Введение.
Информационная наука должна взять на себя ведущую роль в будущей биомедицинской науке.
Новые технологии развития современной биологии всегда стимулировалось многократным появлением новых биологических процессов и технологий.
Начало.
Например, в конце 1960-х годов обсуждался вопрос о снижении активности молекул. е. потенциальные ограничения понимания биологических явлений с точки зрения поведения лежащих в основе макромолекул.
Это было потому, что многие ученые использовали классические подходы, в экспериментах на бактериофагах, существовавших в то время.
Несколько пионеров в этой области, включая самого Фрэнсиса Крика, увидели новые проблемы.
Однако с появлением новых технологий (например, рекомбинантной ДНК), так называемая молекулярная ДНК биология осталась в русле современной биологии.
В качестве гораздо более недавнего примера можно привести взрывное развитие технологии секвенирования следующего поколения (NGS), которое изменило биологию и медицину, не только количественно, но и качественно.
НСР в конечном итоге повлияет на общество, например, в результате изменений в системах социального страхования.
В этой статье показаны соображения о будущем биомедицинских исследований и обзора их взаимосвязей с наукой об искусственном интеллекте (ИИ).
Информационная наука имеет особое значение в биомедицине.
Нет сомнений о важности использования компьютеров (т. е. устройств, работающих с "информацией") во всех областях научных исследований.
Тем не менее, необходимо подчеркнуть, что использование компьютеров имеет исключительное значение в биологических/медицинских науках, поскольку все системы жизнедеятельности в основном состоят в управлении их собственной генетической информацией (ДНК).
Биология - это информационная наука.
Конечно, мы все еще далеки от ситуации, в которой только теоретические исследования последовательностей ДНК генома достаточны, чтобы понять биологические явления.
Но относительная важность компьютерных технологий, несомненно, будет возрастать.
В биомедицине, робототехнике, в разработке искусственного интеллекта, они могли бы в значительной степени способствовать экспериментальным исследованиям.
Чтобы понимать сложные биомедицинские явления, такие как рак, нам необходимо учитывать особенности систем (например, взаимодействия между многими генетическими продуктами в различных условиях и типах клеток).
Такие усилия быть невозможным без помощи компьютерных технологий, таких как компьютерное моделирование.
Наука о данных хорошо подходит для биологии.
Еще одной важной характеристикой биологии является то, что нет (или очень мало) ведущих законов или принципов, эквивалентных, например, ньютонов ким законам в физике. Они не найдены в биологии до сих пор.
Известный физик Резерфорд однажды сказал, что вся наука - это либо физика, либо сбор марок.
Биология могла быть в его воображении типичным примером "коллекционирования марок".
Даже спустя столетие, ситуация не сильно изменилась. Не исключено, что эта особенность биологии присуща в силу того факта, что биологические системы развивались довольно недальновидно, по аналогии с развитием естественных языков.
Если биологические системы и естественные языки эволюционировали аналогичным образом, эффективные методики их изучения также должны иметь что-то общее.
Действительно, подобно тому, как важно составлять словари для изучения естественных языков, это очень важным в области биологии и медицины является создание баз данных, которые используются для хранения данных организовывая массив информации.
Например, вероятностные методы моделирования, такие как скрытые модели Маркова (HMMM), были успешно использованы в обеих областях. Считается, что эти факты подтверждают важность науки о данных в биомедицине
Современная биология как наука, основанная на фактических данных, достигла значительного прогресса.
В старые времена, избирательно и мелкомасштабно были проведены эксперименты для подтверждения некоторых гипотез.
В отличие от сегодняшних массовых экспериментов объем данных которых огромен.
Эта информация систематически и непредвзято подготавливается, обрабатывается с целью выявления новых знаний или гипотез, применяя подход, который иногда называют "данными к знаниям" (D2K).
Именно здесь нужна наука о данных. Даже если мы не знаем основных принципов, понимание биомедицины должно быть углублено до уровня, достаточно благоприятного для нашего благополучия, достигнутого с помощью научных данных
ИИ и биомедицина.
В информатике изучение искусственного интеллекта имеет долгую историю, которая включает в себя множество попыток, некоторые из которых тесно связаны с биомедициной.
Например, в начале 1970-х годов, была создана компьютерная программа, названная MYCIN направленная на диагностику бактериальных инфекционных заболеваний у пациентов.
Продолжение следует…