Diese medizinische Forschungsarbeit befasst sich mittels Patientendaten und prekognitiven Analysen, um bei signifikanten Symptomen und Werten, Krebsanfälligkeiten vorherzusagen.

Precog GPT: Im konkreten Fall liegen spezifische Daten zu molekularen Profilen von Tumoren und tumorassoziierten Zellen vor, die als Biomarker für klinische Ergebnisse vielversprechend sind. Die vorhandenen Datensätze sind jedoch fragmentiert und lassen sich daher nur schwer systematisch auswerten. 

Daher präsentieren wir hier eine krebsübergreifende Ressource und eine Meta-Analyse von Expressionssignaturen von ∼18.000 menschlichen Tumoren mit Gesamtüberlebensergebnissen aus 39 bösartigen Erkrankungen. 

Mit Hilfe dieser einzigartigen Ressource haben wir das Forkhead Box MI (FOXM1) regulatorische Netzwerk als einen wichtigen Prädiktor für negative Ergebnisse identifiziert und festgestellt, dass die Expression von prognostisch günstigen Genen, einschließlich KLRB1 (kodiert für CD161), weitgehend tumorassoziierte Leukozyten widerspiegelt. 

Durch den Einsatz von CIBERSORT (Bioinformatik-Tool) und einem computergestützten Ansatz zur Ableitung der Leukozytenrepräsentation in großen Tumortranskriptomen konnten wir komplexe Zusammenhänge zwischen 22 verschiedenen Leukozytenuntergruppen und dem Krebsüberleben identifizieren. Beispielsweise erwiesen sich tumorassoziierte Neutrophilen- und Plasmazell-Signaturen als signifikante, aber entgegengesetzte Prädiktoren für das Überleben bei verschiedenen soliden Tumoren, einschließlich Brust- und Lungenadenokarzinom. 

Diese Ressource und die zugehörigen Analysewerkzeuge können dazu beitragen, prognostische Gene und Leukozyten-Untergruppen innerhalb und zwischen verschiedenen Krebsarten abzugrenzen, die Auswirkungen der Tumorheterogenität auf das Krebsergebnis aufzuklären und die Entdeckung von Biomarkern und therapeutischen Targets zu erleichtern.

Mit jeder neuen individuellen Aufgabenstellung und brauchbar assoziativen Lösungsfindung lernt der Algorythmus von PRECOG GPT dazu.

Die Studie zeigt, dass die Entscheider Ebene in den Unternehmen die strategische Relevanz der künstlich intelligenten Prozessautomatisierung erkannt hat und diese mit klar definierten Zielen vorantreibt.

Precon CPT: Künstliche Intelligenz (KI) ist ein derzeit sehr trendiges und aktuelles Thema in der Technologiebranche. Eines der neuesten Fortschritte in diesem Bereich ist Chat GPT, ein Chatbot, der auf Deep Learning (DL) und Natural Language Processing (NLP) basiert.

Die übliche Datenanalyse mittels maschinellen Lernens (ML) nutzt quantitative Informationen für statistische Algorithmen. Diese lernen maschinell aus den Daten ungleich schneller und präziser Fehler oder Verbesserungsmöglichkeiten, als die menschliche Analyse. 

Dabei bildet ein Lernalgorithmus vorgegebene Beispieldaten auf eine mathematische Notation ab und passt sich so generativ immer wieder an die Beispieldaten an, um aus diesen Daten mit künstlicher Erfahrung zu lernen und sich immer weiter zu verbessern, bis am Ende ein brauchbares und sinnvolles Ergebnis steht.

Neben der Optimierung von Maschinen und Arbeitsabläufen sind Machine Learning Engineers vor allem im Finanzdienstleistungssektor gefragt. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen zur Betrugserkennung, Finanzmarktprognose, Portfolioverwaltung und Sicherstellung der regulatorischen Compliance.

Technisch gesehen hilft ML in der Intelligent (Process) Automation, einen bereits erfassten Datenschatz mit künstlicher Intelligenz, Process Mining und Analytics optimal zu nutzen. Das minimiert Ausfälle, verlängert die Lebensdauer von Maschinen und senkt die Kosten durch ein transparentes Qualitätsmanagement. Basierend auf echtem Expertenwissen über industrielle Fertigungsprozesse ist ML die Software, die perfekt auf die Bedürfnisse mittelständischer Unternehmen zugeschnitten ist.

Mit jeder neuen individuellen Aufgabenstellung und brauchbar assoziativen Lösungsfindung lernt der Algorythmus von Precong GPT dazu.