本作品内容为“我们已利用高效液相色谱串联质谱技术探索肺病患者血浆蛋白和小分子代谢物的变化，确定潜在的代谢组学标志物，采用AI算法对潜在标志物拟合建模，AI技术主要通过深度学习等方法进行自动解析和诊断。目前，虽然国外的企业也在该领域取得了一系列重要进展，但和我们的技术相比，存在不足，例如:IBMWatsonHealth：IBM的WatsonHealth部门一直致力于将AI技术应用于医疗领域。他们开发了一款基于AI的肺病诊断系统，该系统能够自动解析和分析肺病患者的医疗数据，为医生提供准确的诊断建议。但是。。。”请， 格式为 docx， 大小1 MB， 页数为1， 请使用软件Word(2010)打开， 作品中主体文字及图片可替换修改，文字修改可直接点击文本框进行编辑，图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片，也可根据自身需求增加和删除作品中的内容， 源文件无水印， 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权，可通过邮件：tousu@tukuppt.com提出书面通知，我们将及时处理。