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Aencertificial智能系统加速癌症的发现搜索

通过山搜索 发表癌症研究 可以让科学家更容易, 由于采用了新的人工智能系统. 系统, 所谓LION LBD和计算机科学家和癌症研究人员在剑桥大学开发, 已旨在帮助科学家们在寻找癌症相关的发现. 这是第一个基于文献的发现系统旨在支持癌症研究. 结果发表在杂志 生物信息学.

AI系统加速癌症的发现搜索

全球癌症研究在全球吸引资金的大量, 和科学文献是现在这么庞大的研究人员都在努力跟上它: 关键假设生成的证据现在经常发现长在发布后.

癌症是一类复杂的未完全理解并在世界范围内死亡的第二大原因的疾病. 癌症的发展涉及了许多化学和生化分子的变化, 反应和途径, 与癌症的研究正在跨越多种科学领域进行, 这必须在方式变化,他们描述了类似的概念.

“作为一名癌症研究员, 即使你知道你要找的, 有数以千计的论文,每天出现,” 说安娜尔霍宁教授, 剑桥语言技术实验室共同主任谁与成田正志博士带领LION LBD的发展合作在瑞典的英国癌症研究剑桥研究院和乌拉Stenius教授在卡罗林斯卡研究所. “LION LBD使用AI帮助科学家跟上最新在他们的领域发表的发现, 同时也可以帮助他们通过合并哪些功能已经在文献中可能看起来无关源之间进行连接称为做出新的发现。”

该“LBD’ 在LION LBD代表文献为基础的发现, 在20世纪80年代提出的一个概念,其旨在通过从断开来源梳理的信息来做出新的发现. LBD的原始版本背后的关键思想是,那些从来没有明确的文献链接的概念,可以通过中间的概念来间接联系.

狮子LBD系统的设计允许实时搜索,发现在数以千万计的出版物的数据库实体之间的间接关联,同时保留用户的能力,探索其原始上下文中的每个提.

“例如, 你可能知道癌症的药物会影响一定的途径的行为, 但与LION LBD, 你可能会发现一个完全不同的疾病开发的药物会影响同一途径,” 说尔霍宁.

LION LBD是专门针对癌症研究的需要,开发了第一个系统. 它有一个特定焦点上的癌症的分子生物学,并使用状态的最先进的机器学习和自然语言处理技术, 为了检测文本癌症的标志引用. 该系统的评估,显示出它来识别未被发现的联系,并高度排名的潜在连接中相关概念的能力.

该系统采用开放式数据建, 开源和开放标准, 和可作为基于交互式Web的接口或可编程API.

研究人员目前正在努力扩大LION-LBD的范围,包括进一步的概念和关系. 他们还与癌症的研究人员合作,以帮助和提高技术为最终用户.

该系统是与英国剑桥大学语言技术实验室合作开发, 英国癌症研究所剑桥研究院, 和瑞典卡罗琳学院, 并通过医学研究理事会资助.


资源: www.technologynetworks.com

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