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第59章 颜吴迪的新课题（第2页）
“第一，对临床的各种疾病，要基于数字染色模型，并定位细胞核来加以区分，组织图像要转换形式，并加强评估细胞核形态和细胞空间的相互作用，这样才有利于提高准确性。”
“第二，打开思路，不要局限在一种疾病上，不同疾病，甚至不同亚型都需要考虑到，要做就做最好最全的，要对所有疾病模型进行单独训练和验证，工作量确实比较大。”
“第三，注意对疾病分类和风险等级进行热图可视化，在算法机制、病情恶化、临床治疗效果等方面，做出常用的模块化训练，要突出这个生信工具的广泛用途，以及结果的准确性来。”
李枫一口气说完，再次让陈国梁两人惊讶万分。
这可是2o24年的生信论文，没记错的话，还表在了细胞子刊上，影响因子并不低。
李枫对这篇文章的印象挺深刻，因为它跟陈国梁后来开的那个生信工具有点关系。
现在提前把这篇文章展示出来，也许能产生蝴蝶效应，说不定陈国梁团队可以提前研出那款震惊全球的生信工具！
有了新工具，他的目的能实现得更快。
李枫心里有点期待起来。
“你说的很对！”
李枫说完，好几分钟过去，陈国梁脸上的诧异表情丝毫不减。
“这么一来，其实还可以整合基因表达、空间位置和组织学，以此来识别空间分子谱数据中的空间域，和空间可变基因！”
陈国梁这时候大脑飞快运转，脑海里有的是灵光一闪的想法。
他一开始都没想到，李枫能有这么具体的思路。
说要结合机器学习，但具体要怎么结合？
这在陈国梁看来，是需要经过很长一段时间去摸索的。
但没想到颜吴迪的一个问题，李枫直接提出三个方面的建设性意见来。
以陈国梁的老道经验，他不用去做验证都知道，这三个方面，确实是可以加快颜吴迪课题的进度。
甚至开出来的生信工具，会改变现有疾病诊断的方式方法！
以前都是医生靠着自身经验，来判断疾病的生展状态，所以医生是工作时间越长，自身经验越老道。
而这个生信工具，就是一个会自己学习积累经验的“医生”
。
刚开出来后，它的经验虽然不多，但它可以依靠大数据成长。
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