碼農轉臨床,未來想做癌症數據分析,解決癌症問題,可行嗎?

國內的話去葯企吧,有資金,有需求,就缺人才


癌症是眾病之王,今後相當長一段時間仍將是人類攻克的重點。對題主提的這個方向不了解,交叉學科肯定能幫助人們更好的理解這類疾病,尤其是AI的快速發展。

但是題主沒有臨床學習背景,也只能做做科研或者研發,也不能想像的像美劇醫生救死扶傷那麼高大上。醫生能治癒很多疾病,是依賴於科研和製藥/醫療器械等全產業鏈的研發幕後英雄的。


癌症問題是不可能通過數據分析解決問題的。數據分析是很重要,但在生物研究裡面主要作用是輔助篩選。


嗯, 我目前是從事這個行業, 從待遇方向說, 不可行.


去top醫學院做博後啊


不可行,因為嘴上說著是興趣夢想,心裡卻還想著待遇,小農思維嚴重,沒有做出成果的可能性。


人類和AI同為數字生命。量子糾纏和量子相干形成DNA的雙螺旋結構。而AI則通過量子多體系統的矩陣演算法來表達。


不可行,中國的癌症死亡佔比高達28%,主要集中在50-70歲,癌症是否解決是政治問題,是人均壽命問題,是社保養老問題,是生產力不足帶來的一系列問題之一。解決癌症的最好方式不是動用什麼高新科技和藥物,而是多宣傳多檢查早發現早治療。但是,

如何看待人民日報就高血壓 2017 新標準發文:「別被西方標準牽著鼻子走」?

http://www.zhihu.com/question/263640357?iam=005722597215b2ecf2a7eb3405f440e2utm_source=qqutm_medium=social


推薦閱讀:

生信進階第2課-你應該知道的人類基因組信息
P值與基因組學(1):從fastq文件的分析的分析談起
合成引物要批量操作 DNA 序列? 你需要 Tailorbird!
能飲一杯無?
知乎Live-R語言入門與R的基礎繪圖系統

TAG:癌症 | 計算機科學 | 生物信息學 | 計算生物學 | 臨床醫學 |

分頁阅读: 1 2