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3、稿人历史首次人工智能的突破获得诺贝尔奖历史首次人工智能的突破获得诺贝尔奖Google DeepMind Google DeepMind 联合创始人联合创始人 德米斯德米斯哈萨比斯哈萨比斯AlphaFoldAlphaFold可以从蛋白质的氨基酸序列预测出其三维结构可以从蛋白质的氨基酸序列预测出其三维结构人工智能的核心逻辑三要素算法算法人工智能的大脑人工智能的大脑算力算力人工智能的身体人工智能的身体数据数据人工智能的粮食人工智能的粮食人工智能就是一种模拟人类智能的技术人工智能就是一种模拟人类智能的技术在数字医疗时代，CT影像的像素、电子病历的文字、可穿戴设备的心率曲线，都是未经雕琢的璞玉。2025

4、年全球医疗数据标注需求同比增长217%!数据标注是人工智能发展的基石数据标注是人工智能发展的基石2025年Q1，中国企业对英伟达NVIDIA公司的H20芯片采购额达160亿美元！算力为什么需要GPU？GPU，即图形处理器（Graphics Processing Unit），是一种专门设计用来处理图形和并行计算任务的硬件。它包含大量的计算单元，能够并行处理大量简单的计算任务，从而极大地提高了计算效率。DeepSeekDeepSeek来了，还需要那么多的来了，还需要那么多的GPUGPU吗？吗？1865年经济学家威廉斯坦利杰文斯提出的一个悖论：当技术进步提高了效率，资源消耗不仅没有减少，反而激增。A

5、I是如何学习的？监督学习监督学习无监督学习无监督学习强化学习强化学习让机器让机器 “从数据中学习规律从数据中学习规律”通过分析大量数据，找到隐藏的规律，然后用这些规律来预测未知数据或做出决策。数据驱动算法支持为什么选择机器学习预测模型为什么选择机器学习预测模型l传统的统计学方法无法有效处理海量数据和复杂非线性关系，传统的统计学模型存在局限性。l机器学习的优势：非线性自动化建模能力、适应高维数据、自适应优化方法提升预测精度。临床预测模型分类临床预测模型分类l临床预测模型包括诊断模型和预后模型。诊断模型关注的是基于研究对象的临床症状和特征，诊断当前患有某种疾病的概率。预后模型关注的是在当下的疾病状

6、态下，未来某段时间内疾病复发死亡、伤残以及出现并发症等结局的概率。机器学习模型构建流程机器学习模型构建流程数据收集数据预处理构建模型模型评估模型可解释性模型部署数据收集数据收集数据源研究参与者筛选结局定义临床指标的选择七大老年公共数据库英国老龄化纵向研究（ELSA）美国健康与退休研究(HRS)欧洲健康、老龄化和退休调查（SHARE)韩国老龄化纵向研究（KLoSA）中国健康与养老追踪调查（CHARLS）墨西哥健康与老龄化研究（MHAS）印度纵向老龄化研究（LASI）数据预处理数据预处理数据理解（识别缺失值和异常值）数据清洗数据标准化/归一化特征工程（临床指标的筛选)数据划分（训练集与测试集）数据