吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (2): 422-431.
何佳雪, 胡欣彤, 刘 勇, 周 柏, 陈立国, 刘思文, 姜艳芳
HE Jiaxue, HU Xintong, LIU Yong, ZHOU Bai, CHEN Liguo, LIU Siwen, JIANG Yanfang
摘要: 为解决当前分子诊断人才培养中存在的效率和质量问题, 探讨了人工智能(AI: Artificial Intelligence)技术在分子诊断人才培养中的应用现状及未来发展趋势。其涵盖了 AI 技术在分子诊断中的应用现状、优势与挑战, 重点分析了 AI 如何通过自动化实验流程、精准数据分析和跨学科知识整合提升人才培养效率和质量。同时, 总结了国内外高校在 AI 与分子诊断人才培养中的实践经验, 并展望了其未来发展趋势, 包括虚拟现实与增强现实技术的融合、智能诊断系统的精准化、个性化学习平台的智能化等。虽然 AI 技术在分子诊断人才培养中展现出巨大潜力, 能显著提升人才的综合竞争力, 推动分子诊断技术的进一步发展, 为精准医疗提供强有力的人才支持。然而, AI 技术的应用仍面临跨学科知识整合、数据质量、伦理隐私等多重挑战, 需通过教育机构、行业和政府的共同努力加以解决。
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