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随着计算机技术、信息技术和互联网技术的迅速发展，社会各个领域都积累了海量的信息数据。如何在这些数据当中提炼出有用的信息并且加以进一步的利用是目前各行各业所关注的问题，最终确定机器学习作为解决该问题的主要方法之一。以医疗领域为例，机器学习已经在疾病预测、疾病辅助诊断、疾病预后评价、新药研发、健康管理、医学图像识别等领域得到了广泛应用。精准医疗的概念自从被提出以来，便引起了广泛关注。这种方法成功的背后，机器学习，大数据预测健康风险并实现精准预防功不可没，通过技术手段将每位病患独特的基因组成、环境因素、生活模式和家族史纳入考量，进而提高诊断的准确度，提供个人化的疾病治疗和预防计划。对提高疾病预防和诊治效益、改善人群健康发挥着显著作用。
在项目当中，来自香港中文大学的博士生导师将引导学生了解目前机器学习与精准医疗技术的发展和前景，再以教学实例说明核心内容的技术路线及串联技术路线和成果分析应用，并且在每个模块化内容后附上流程软件实操演示，并提示重难点和结果应用分析，最终实现理论及实践双结合深化成果落地。
该项目适合医学 / 计算机科学 / 机器学习 / 分子生物学 / 人工智能 / 精准医疗专业背景，有志从事科学研究并获得学术论文产出的学生。
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（图片引自网络）
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孟爱青
