“随着人工智(zhì )能发展与大量数据(jù )的涌现(xiàn ),以(yǐ )数学(xué )研究生物(wù )和医学的条件(jiàn )已成(chéng )熟。”清华大学(xué )讲席(xí )教授、数学家丘成桐解释,医学数据有着非线(xiàn )性特点,而传统人工智能模型通常基于(yú )线性假设,难以捕捉(zhuō )医学数据中复杂的非线性关(guān )系。面(miàn )对(duì )医(yī )学数据难题,数学与医学、人工智能(néng )等领域应加强合作,为人工(gōng )智(zhì )能(néng )提供底层架构,持续推(tuī )动人工智能在疾病研究等多(duō )领域的应用。
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