基因组学
香港理工大学领导的一个新的健康技术项目获得了超过3700万港元（470万美元）的公共资金，旨在引入基于人工智能的数据驱动方法来进行精神健康诊断和治疗。
Google Cloud推出了两个新的AI工具套件，旨在帮助生命科学和制药公司推进药物研发和精准医学。这些工具可以帮助用户更好地管理和共享数据，预测蛋白质结构，加速基因组数据分析，提高药物研发成功率。
实施精准医学计划可以让健康系统更快地诊断疾病或预测患者对特定药物的反应，但是医生缺乏基因组学的高级培训和医疗预算有限等挑战需要考虑。
研究人员使用机器学习技术，通过分析基因组学和神经影像学数据，识别出四种与不同分子途径相关的自闭症亚型。这一发现为未来的自闭症诊断和治疗提供了新的思路。
了解人工智能和机器学习在精准医学和个性化护理中的应用，探讨如何克服挑战和障碍，加速实现“微定位”个性化护理的旅程。
Illumina发布了Connected Insights云端软件，可用于各种检测类型的解释和报告。这使实验室能够扩大NGS的使用范围，并通过集成第三方知识库来缩短临床报告的周转时间。
美国佛罗里达大学的研究人员开发了一种预测分析工具，能够识别急性淋巴细胞白血病（ALL）患者在化疗药物毒性方面的风险。这种工具利用基因组学和人工智能技术，可以帮助医生更好地预测患者在接受化疗药物治疗时的毒性风险。
Exact Sciences公司推出了OncoExTra癌症治疗选择测试，这是一种基于DNA和RNA的全面基因组测试，旨在为医生和患者提供患者癌症的完整分子图像。这项测试提供可靠和可操作的结果，为每个患者量身定制。这项测试使用新一代测序技术，评估肿瘤的RNA和DNA，提供信息，指导治疗决策，发现可能被仅评估DNA所错过的变异。
研究人员发现，国际癌症注册表GENIE缺乏足够的少数族裔癌症患者的数据，这可能会加剧健康差异。GENIE是一个公开的癌症数据注册表，旨在支持精准医学研究，但历史上这些数据注册表主要包括白人患者，这可能限制了研究结果的推广性。
研究人员开发了一种名为DeepMosaic的深度学习模型，可检测DNA序列中的马赛克突变，比人类医学遗传学家更快更准确。这一技术有望为疾病治疗提供新的突破，如癫痫等。
