利用异质、互连、系统级的分子数据来实现个性化医疗，需要开发一种一般的综合性嵌入多尺度分子网络数据的框架，以实现在线性时间内对其进行可解释性利用。

May, 2024

本文主要介绍了人工智能技术在医学领域中的应用，即基于大数据和机器学习的个性化医疗决策支持，以提供更好的医疗健康支持服务。

Jul, 2022

本文提出了一种通过将表型，环境和行为数据与基因组数据整合的流程，使用一种概率图模型来理解数据中特征之间的关系，并展示了该流程如何改善乳腺癌预测模型，提供一种生物学可解释性的视图。

May, 2020

机器学习在计算生物学应用中对社会产生了重大影响，尤其在精准医学的发展中起着核心作用，但这需要收集和共享大量基因组数据，这引起了大量关于隐私的担忧。本文回顾了病人隐私泄露的情况，介绍了最近的计算数据保护技术的进展，并探讨了如何结合法律和伦理观点来提供基因组数据共享的安全框架。

Feb, 2018

本文概述了多组学数据分析所面临的数据挑战，深入探讨了多模态学习和融合方法并归纳了当前已有的软件工具及开源数据集，最终提出解决方案以推动多组学数据分析的发展。

Nov, 2022

该研究提出了一种使用统计和深度学习方法集成多个来源的横断面和纵向数据、识别相关变量并提供深入生物学见解的流程，并将其应用于炎症性肠病的多组学数据，发现了可区分炎症性肠病状态的微生物通路、代谢物和基因，为炎症性肠病的病因提供了信息。

Dec, 2023

本文探讨了统计分析在精准医学中的关键作用，着重讨论了个性化医疗如何通过解释复杂的多维数据集来实现，包括预测建模、机器学习算法和数据可视化技术。本文还研究了数据整合和解释方面的挑战，尤其是包括电子健康记录（EHR）和基因组数据在内的多种数据源。此外，本文强调了统计分析在医学中的发展、精准医学的核心统计方法以及未来发展方向，特别强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合。

Jan, 2024

分子技术的进展推动了与生物学和生物医学相关的数据集的巨大增长。这些进展与机器学习中的深度学习子领域相似。可微分编程工具箱中的组件使深度学习成为可能，使计算机科学家能够用灵活和有效的工具解决越来越多的问题。然而，这些工具中许多尚未充分应用于计算生物学和生物信息学领域。在这个观点中，我们对其中一些进展进行了调查，并强调它们在生命科学中的应用，以增加从业人员对将专业知识与新兴的深度学习架构工具相结合的新机遇的认识。

Jun, 2024

综述了在医疗保健领域中的多模态机器学习方法，包括使用各种数据模态进行临床诊断、融合技术、多模态数据集和训练策略的评估。

Feb, 2024

综述了采用基于生物医学知识的机器学习方法在癌症诊断和预后方面的研究现状和发展方向。

Jan, 2024