nba买球网决心提高对癌症、呼吸系统疾病以及心脏、肾脏和代谢性疾病等疾病的基本认识。因为通过了解疾病的病因或驱动因素，nba买球网希望找到治疗、预防甚至治愈疾病的新方法。

使用图表将知识转化为见解
知识图谱是情境化科学数据事实及其之间关系的网络。nba买球网的知识图谱整合了基因组、疾病、药物、临床和安全信息，有助于克服确认偏差，并将数据转化为见解。然后，机器学习和人工智能应用程序（如图神经网络）可以挖掘这些数据，发现以前未知的模式，并做出新的目标预测。2021年，nba买球网选择了前两个人工智能生成的药物靶点加入nba买球网的投资组合，这是nba买球网与仁慈AI。nba买球网分享了内部知识图谱的部分工作内容 github.  

揭开nba买球网基因内外的秘密
nba买球网的基因组学研究中心正在努力分析到2026年，多达200万个基因组。nba买球网使用最佳实践云环境来处理和应用先进的数据和人工智能工具，以比以前更快、更稳健地解释大量的基因组学数据。

除了基因组之外，还有转录组、蛋白质组和代谢组的动态领域，这些领域在很大程度上是未开发的丰富信息库，如果连接起来，可以告诉nba买球网更多关于疾病驱动因素的信息。多组学是这些数据集的集成，在机器学习和人工智能的帮助下，可以帮助nba买球网更确定地预测药物分子在细胞中的作用。

每周，nba买球网的病理学家都会分析nba买球网研究中的数百个组织样本。他们检查它们的疾病和生物标志物，这些生物标志物可能表明患者最有可能对nba买球网的药物产生反应。这非常耗时，这就是为什么nba买球网正在训练人工智能系统来帮助病理学家更准确、更轻松地分析样本。这有可能将分析时间缩短30%以上。

对于nba买球网的一个人工智能系统，nba买球网实施了一种受一些自动驾驶汽车如何理解其环境启发的方法。nba买球网训练了人工智能系统，为一种名为PD-L1的生物标志物对肿瘤细胞和免疫细胞进行评分，该生物标志物有可能帮助为基于免疫疗法的癌症治疗决策提供信息。

癌症并不是影像学和人工智能正在改变研究的唯一疾病。最近，nba买球网的一个生物制药研究团队开展了一项雄心勃勃的项目，即训练深度神经网络，从视网膜眼底图像中预测疾病风险和相关生物标志物。  

随机临床试验（RCTs）目前是制药公司评估潜在新药的首选方法。然而，公布的数据显示，随着时间的推移，它们变得更加昂贵和复杂。

数据科学的进步可以帮助nba买球网重新思考临床试验，加强当前的实践，并找到发现和开发潜在新药的新方法。

例如，高质量电子健康记录（EHR）的快速采用代表了一个庞大、丰富、高度相关的数据源，具有改善临床试验实施的巨大潜力。

联合EHR技术正在为加强临床研究和改变nba买球网进行临床试验的方式带来新的机遇。该技术有可能完善或取代许多临床试验过程，包括患者识别、选择、试验实施和数据采集。

nba买球网还利用人工智能和机器学习工具从临床试验数据中收集更多价值。从历史上看，nba买球网一直擅长使用试验数据来分析、解释和报告试验药物的安全性和有效性。但nba买球网希望最大限度地提高nba买球网已经收集的数据的价值。

机器学习和人工智能也被应用于 临床试验中的事件裁定 使nba买球网能够在不同阶段优化流程，以减少总体时间。 

数据重复使用可以帮助nba买球网更好地设计nba买球网的药物开发战略和计划。这可以帮助nba买球网设计更智能的试验，加强nba买球网的科学发现，并最终在未来有可能帮助nba买球网的患者获得最佳治疗。

今天，nba买球网生成并访问的数据比以往任何时候都多。数据和分析有可能改变nba买球网的业务，但科学数据的真正价值只有在“公平”的情况下才能实现——可查找、可访问、可互操作和可重用。

nba买球的研发和IT团队正在密切合作，创建行业领先的企业数据和人工智能架构。这将帮助nba买球网回答关键的业务问题，并增强nba买球网利用新工具和技术的能力，如人工智能和机器学习，无论是现在还是未来。

nba买球网还动员了来自整个公司的数据科学家、生物信息学家、数据工程师和机器学习专家团队，以确保nba买球网以最佳方式收集、组织和使用正确的数据。

人工智能技术的快速发展将nba买球网带入了未知的领域，公司和监管机构必须共同努力应对新的挑战。nba买球网的原则将使nba买球网和nba买球网的合作伙伴能够安全有效地应对这一新环境。通过鼓励创新和进化，同时保持nba买球网的价值观，它们为维护nba买球网的人工智能治理提供了长期的道德基础。

2020年，nba买球网聘请了nba买球内外的各种专家，根据nba买球网的道德准则和价值观，制定道德数据和人工智能的原则。这些价值观适用于患者和员工，使nba买球能够为社会做出积极贡献。