NLP 的主要优势

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未来五年内产生的数字数据量将是数字存储出现以来产生的数据的两倍多。其中绝大多数（超过 80%）将是非结构化数据，预计每年增长55-65% 。

文本数据是最常见的非结构化数据类型之一，以文档、期刊文章、博客、电子邮件、电子健康记录和社交媒体帖子的形式出现。NLP等基于 AI 的技术可以帮助从大量非结构化文本数据中提取含义和背景。

NLP 解锁了对宝贵的新数据源的访问，而这些数据源此前超出了传统数据集成和分析框架的范围。生物医学领域特定的 NLP 技术为从大量文本（包括科学文献和医学/临床数据）中自动提取统计和生物信息开辟了一系列可能性。

更重要的是，它们在生产力、效率、性能和创新方面带来了许多新的好处。



实现跨多个维度的扩展
科学期刊和其他专业的 玻利维亚手机数据 在线出版物对于传播生物医学和生命科学研究中的实验和研究至关重要。每个生物医学研究项目都可以从提取相关科学知识（例如嵌入在这个分布式信息宝库中的蛋白质-蛋白质相互作用）中受益匪浅。

据估计，每天有 3000 篇生物医学文章发表，NLP 已成为整理和传播知识不可或缺的工具。在临床环境中，情况也类似，NLP 可以从大量非结构化文本记录（如 EHR、诊断报告、医疗笔记、实验室数据等）中快速提取含义和背景。

NLP 方法也已被成功重新构想，以扩展到序列数据等结构化生物信息。

如今，高通量测序技术正在生成更多缺乏解释或生物信息的生物序列数据，这给传统的下游框架带来了重大的整合和分析瓶颈。

例如，在 BioStrand，我们应用 NLP 方法来转录所有组学数据的通用语言，并开发一个可以立即扩展到所有组学数据的统一框架。