Wenn Sie in Ihrer Kindheit Douglas Adams' Per Anhalter durch die Galaxis gelesen haben, erinnern Sie sich sicher an Deep Thought - den superintelligenten Computer, der die "Antwort auf die ultimative Frage nach dem Leben, dem Universum und allem" finden sollte. Intelligente Maschinen, die fr¨¹her nur in Science-Fiction-Filmen vorkamen, sind im^21. Jahrhundert allgegenw?rtige Realit?t. Deep-Learning-Algorithmen haben das Aufkommen selbstlernender Maschinen erm?glicht, die Industriestandards neu definieren - der weltweite Markt f¨¹r k¨¹nstliche Intelligenz (KI) wird voraussichtlich .

Lange Zeit schr?nkten Protokolle und Compliance-Normen wie FDA-Vorschriften die Einf¨¹hrung von mobilen und Cloud-L?sungen in den Bereichen Biowissenschaften und Gesundheitswesen ein. Die Verbreitung von vernetzten Ger?ten und KI-Technologie hat jedoch die Einf¨¹hrung neuer und die ?berarbeitung bestehender gesetzlicher Regelungen erforderlich gemacht.

Die ist eine solche von der Europ?ischen Union eingef¨¹hrte Gesetzgebung, die mehrere Datenschutzgesetze in der Region zusammenf¨¹hrt. Daher m¨¹ssen Entwickler und Hersteller eine unternehmensweite Strategie f¨¹r mobile Ger?te entwickeln, die standardm??ige Datenaudits umfasst. Dies wird umso wichtiger, wenn es um Sektoren wie Biowissenschaften und Gesundheitswesen geht, wo eine riesige Menge an Patienten- und wissenschaftlichen Daten erzeugt und gesammelt wird.

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Es wurden bereits bahnbrechende Entdeckungen gemacht, bei denen maschinelles Lernen eingesetzt wurde, um weitreichende Auswirkungen auf die Gesundheit und das Wohlbefinden der Menschen zu bewirken. Das MIT Lincoln Laboratory Supercomputing Center hat einen Weg entwickelt, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um gro?e Mengen von Patientendaten zu durchforsten und so personalisierte und gezielte Behandlungen und Heilmittel zu entwickeln. In einem bestimmten Szenario analysierten die Forscher des Zentrums Daten, die ¨¹ber einen Zeitraum von 10 Jahren auf einer Intensivstation gesammelt wurden, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen - und das in einer Zeitspanne, die exponentiell k¨¹rzer ist als die, die traditionelle Analysesysteme ben?tigt h?tten.

Der Aufbau einer koh?renten Datenstruktur durch die Konsolidierung von Systemen mit Hilfe von Deep Learning steht im Mittelpunkt der Entwicklung von Life-Science-Technologien. CAx oder computergest¨¹tzte Automatisierung formt und erweitert das digitale Engineering, um funktionale Modelle, Prototypen und Ger?te zu entwickeln. Wissenschaftler am Institute of Computational Medicine der Johns Hopkins University haben ein entwickelt. Das Modell bildet verschiedene Funktionsschichten des Herzens bis hin zur zellul?ren und molekularen Ebene genau nach. Es bietet ein noch nie dagewesenes Verst?ndnis der verschiedenen krankheitsbedingten Funktionsst?rungen des menschlichen Herzens. Mit Hilfe dieses Modells k?nnen Forscher bessere und effektivere Wege finden, um Erkenntnisse ¨¹ber Krankheiten wie Herzrhythmusst?rungen zu gewinnen und diese zu behandeln.

Mit der Einf¨¹hrung von KI-Chips wird die Schaffung konvergenter ?berwachungssysteme f¨¹r das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften zur Realit?t. Damit wird die KI zu einer der wichtigsten Errungenschaften des^21. Jahrhunderts.

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Seit Watson und Cricks die Doppelhelixstruktur des DNA-Strangs entdeckten, ist die Kartierung des menschlichen Genoms zu einer der spannendsten Aktivit?ten im Bereich der Biowissenschaften geworden. Die Entschl¨¹sselung der Karte des menschlichen Genoms war der Schl¨¹ssel zu einem bisher unerforschten Gebiet - dem grundlegenden Verst?ndnis der Funktionen der menschlichen Physiologie und damit auch der St?rungen, die durch Krankheiten und andere medizinische Zust?nde verursacht werden. Die Etablierung von KI-gest¨¹tzten tiefen neuronalen Netzen (DNNs) hat dies erheblich erleichtert. , mit deren Hilfe Art und Ausma? therapeutischer Eingriffe in der Alternsforschung beurteilt werden k?nnen.

des genetischen Codes, um die so genannte "Genotyp-Ph?notyp"-L¨¹cke zu schlie?en, d. h. die Ungewissheit ¨¹ber genetische Ver?nderungen. Jedes Genom enth?lt etwa sechs Millionen Buchstaben oder Codes, und wenn man die Anzahl der Menschen auf der Erde bedenkt, ist das ein astronomischer Datenbestand. Au?erdem sind in der Biologie keine endlosen und zuf?lligen Tests m?glich. KI und Deep Learning erweisen sich daher als die geeignetsten Werkzeuge, um ein solches Niveau der Gentechnik zu erreichen.

Ist das Reverse Engineering erst einmal erreicht, wird es dazu beitragen, die Pr?zisionsmedizin, die Gentests, die Diagnostik und die Entwicklung von Therapien v?llig zu ver?ndern. Und dann haben wir vielleicht die "Antwort auf die ultimative Frage nach dem Leben, dem Universum und allem"