私密直播全婐app免费大渔直播,国产av成人无码免费视频,男女同房做爰全过程高潮,国产精品自产拍在线观看

  近年來，納米材料與技術因其在藥物遞送、診斷、成像及疫苗開發等領域的獨特優勢，已被廣泛應用于臨床實踐。諸如金納米粒子、聚合物膠束以及脂質納米粒子等，已獲批用于臨床診斷，或在磁共振成像、癌癥化療及抗病毒疫苗開發等領域展現出巨大潛力。盡管前景廣闊，納米材料合成的耗時性、對納米-生物相互作用理解的不足，以及臨床轉化和商業化過程中的成本控制等問題，成為了制約納米材料與技術進一步發展的瓶頸。

  機器學習（Machine Learning, ML），作為人工智能的一個重要分支，專注于構建能夠從數據中學習并自主決策的模型。它涵蓋了監督學習（如邏輯回歸、KNN、隨機森林等）、無監督學習（如k-means、層次聚類等）、半監督學習（如自訓練、協同訓練）以及強化學習（如馬爾可夫決策過程、Q-學習）等多種方法。憑借其在處理耗時任務和結果感知任務上的獨特優勢，ML有望為納米診療劑及其策略的發展開辟了新的途徑。

圖1、論文首頁截圖。

圖2、ML輔助納米材料合成。

圖3、ML輔助理解納米相互作用。

圖4、ML輔助納米診療應用。

  本論文既強調了ML輔助納米診療的獨特機遇，也指出了該領域面臨的重大挑戰。盡管我們正處于大數據時代，但納米診療的數據對于ML建模來說仍然相對匱乏，需要投資收集專門的數據集或生成模擬數據。同時，納米診療數據具有復雜性，需要整合多模態和多尺度數據，這可通過多種策略加以克服。此外，ML模型的“黑箱”性質限制了對生物機制和臨床結果的理解，需要開發新的策略來解決這一問題。因此，ML輔助納米治療診斷中最核心、最關鍵的挑戰在于迫切需要大量、可靠且注釋良好的數據來訓練ML模型。在未來，數學、計算機科學、納米技術、材料科學、生物學、化學及臨床醫學等多學科的專家需要攜手合作，以更好地利用人工智能促進納米診療的發展。

  原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41565-024-01753-8