🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
电子健康记录越来越多包括技术辅助预测患者对特定药物的反应，即药物基因组学警报。梅奥诊所的两名博士候选人正在探索如何基于人工智能使这些警报更具可操作性，并减少临床医生的干扰，因为临床医生可能会因警报过载而苦恼。
在一项新研究中，博士生Caroline Grant和Jean Marrero-Polanco在主要作者Arjun Athreya博士的指导下发现，临床医生通常更喜欢简洁、个性化的警报，这些警报使用患者特定的基因组数据来帮助个性化他们的护理，而不是更通用或更详细的警报。
他们的研究成果发表在《临床与转化科学》杂志上。这两名学生都是梅奥诊所生物医学研究生院分子药理学和实验治疗学项目的博士生。
梅奥诊所分子药理学和实验治疗学系计算机科学家Athreya博士表示：“人工智能有可能通过为临床医生和研究人员提供重要支持和增强信息来大大改善我们提供护理的方式，但我们需要了解技术使用的障碍以及可能改善人机交互的因素。我们的目标是开发技术可靠、高度可用并增强临床医生专业知识的数字工具，以确保患者获得最有效、个性化的护理。”
为了分析临床医生的偏好，研究团队采用了先进的人工智能技术，包括使计算机理解人类语言的自然语言处理和支持计算机从数据中学习的机器学习。这些工具使研究人员能高效处理大量调查数据并发现原本难以发现的见解。
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