主题： Artificial Intelligence Working Group Update

简介： 在数据生成和数据分析的推动下，我们处于生物医学新世界的门槛。 在生命科学中，DNA测序，高分辨率成像，纵向电子健康记录以及可穿戴式和非接触式传感器等技术正在提供比以往更多的有关更多个体生物学和健康的数据。 在计算科学中，机器学习（ML）和其他形式的人工智能的进步正在改变消费技术，交通运输，能源和农业。 这些革命的融合为MLBioMed的新世界打开了大门，它为ML设计了生物医学实验，为生物医学实验设计了ML。 在本报告中，我们就NIH如何最好地确保以机器学习的方式负责任地促进生物医学研究和全球健康提出了一系列建议。