作為近年來技術變革的重要力量，云計算、大數據、人工智能等信息技術在生物醫藥領域展示了極大的應用潛力，已經成為藥物研發過程中縮短研究周期、節省研發成本、提升實驗成功率的核心生產力。人工智能技術與生物醫學大數據的交叉融合正在開啟生物醫學研究新范式。如利用AI快速篩選出具有潛在藥效的靶點，抑或進行臨床試驗方案預測和小分子大分子的毒理預測等，如今已經成為不少生物醫藥企業研發過程中應用的重點領域。

伯杰醫學健康X研究院乘著時代的風，也正在開啟自己的數據科學之路。我們將在臨床數據研究、檢測產品開發、疾病診斷等領域開啟人工智能的探索，通過多元分析、機器學習與深度學習等方式，為后續的研發工作賦能。

多元分析是一類統計學方法，即通過同時考慮多個變量之間的關系，揭示數據中的復雜模式和趨勢。多元分析在生物醫學研究領域中同樣扮演著重要角色，它可以幫助研究者更好地理解復雜的生物醫學數據。

多元分析工作主要用于揭示實驗和觀察數據中的復雜關聯，特別是多自變量和多因變量之間的關聯。多元分析常用的方法主要有降維和排序、聚類、時間序列分析和對應的因果分析。對復雜微生物組數據還需要探討多自變量和多因變量之間的關聯，通常采用基于線性空間的方法，盡量在考慮自變量之間的關系的同時，量化自變量對因變量的影響。

機器學習是一種基于數據的學習方式，通過從數據中自動學習模式并進行預測和分類。作為高度交叉融合的前沿學科領域，以機器學習為代表的人工智能技術在生物醫藥領域可替代大量實驗，對藥物結構、功效等進行快速分析，以達到縮短試驗周期、節省成本、促進新藥發現、提升試驗成功率等目的。

多元分析與機器學習區別：

• 機器學習更在乎模型的性能，多元分析更關注清晰地理解數據；

• 機器學習訓練模型時需要預留部分數據用于評估模型性能，多元分析則把全部數據提供給算法，讀取解釋性結果。

深度學習是一種神經網絡技術，通過模擬人腦神經網絡的連接方式，實現對復雜數據的處理和分析。用深度學習技術賦能生物醫學研究，可大大提高研發效率，推動完善生物醫藥產業生態。

在生物醫學領域，深度學習優先用于無法直觀獲得特征的數據處理工作。典型的有，自然語言病歷文本、DNA和蛋白質序列、語音片段等。深度學習可以完成對這些數據的分類、回歸、特征提取任務。伯杰醫學健康X研究院現采用的模型為transformer類模型，主要是大語言模型。