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LSTM/RNN 시퀀스 모델링 및 시간 패턴 예측 종단적 유전자 발현 또는 대사체 반응 예측 Chung et al.63

변압기 기반 모델 계층 간 의존성에 대한 셀프 어텐션 모델링 다중 오믹스 데이터의 교차 모달 통합, 질병 메커니즘 추론 샤와타 등64

설명 가능한 AI (예: SHAP 및 LIME) 모델 해석, 특징 중요도 시각화 바이오마커 기여도 분석을 통해 모델 투명성을 향상시킵니다. 첸 등65

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예측 및 개인 맞춤형 의학에서 다중 오믹스 데이터 분석을 위한 AI 기반 전략

특징 축소, 클러스터링, 예측 모델링을 포함하여 다중 오믹스 데이터 세트에 적용된 대표적인 AI 방법들을 개괄적으로 보여줍니다. 이 표는 분석 단계, 방법(예: k-평균, 오토인코더, 서포트 벡터 머신) 및 바이오마커 발굴, 질병 아형 분류, 치료 반응 예측에서의 목적을 분류합니다.

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AI 기반 멀티오믹스 통합은 질병 메커니즘에 대한 시스템 수준의 이해를 가능하게 합니다. 통합 전략은 생물학적 목표에 따라 특징 수준, 공유 잠재 공간 내 또는 앙상블 모델을 통해 이루어질 수 있습니다. 다층 구조를 통해 계층적 데이터 표현을 학습하는 심층 신경망(DNN), 생물학적 개체 간의 복잡한 관계를 포착하는 그래프 신경망(GNN), 그리고 문맥 인식 학습을 위해 어텐션 메커니즘을 활용하는 트랜스포머 아키텍처와 같은 고급 모델링 기법은 질병 위험, 진행 궤적 및 치료 반응을 예측하는 데 사용되어 왔습니다.

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