随着人工智能（AI）领域的不断进步，持续推动着医学领域的变革与革新，理解生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用变得愈发重要。生成式人工智能，包括生成对抗网络和大型语言模型等，在革新医学诊断、医学研究、治疗方案规划以及患者护理等方面展现出了巨大潜力。然而，这些数据密集型系统对受保护的健康信息构成了新的威胁。

随着人工智能（AI）领域的不断进步，持续推动着医学领域的变革与革新，理解生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用变得愈发重要。生成式人工智能，包括生成对抗网络和大型语言模型等，在革新医学诊断、医学研究、治疗方案规划以及患者护理等方面展现出了巨大潜力。然而，这些数据密集型系统对受保护的健康信息构成了新的威胁。

过去几十年里，大量的高通量生物数据（其中组学数据占了很大部分）已在公共数据库中公开。数据以各种格式存在，涵盖了多种物种和研究领域，提供了对复杂生物系统的洞察；托管数据的公共数据库成了多功能资源。随着数据科学和人工智能在生物学中的应用不断推进，数据的潜在更大价值在于2次利用。重点评估了2次数据使用中的挑战，特别是针对公共数据库中可获取的人类胚胎肾细胞系的组学数据。出现的问题是不同领域的2次数据使用者

过去几十年里，大量的高通量生物数据（其中组学数据占了很大部分）已在公共数据库中公开。数据以各种格式存在，涵盖了多种物种和研究领域，提供了对复杂生物系统的洞察；托管数据的公共数据库成了多功能资源。随着数据科学和人工智能在生物学中的应用不断推进，数据的潜在更大价值在于2次利用。重点评估了2次数据使用中的挑战，特别是针对公共数据库中可获取的人类胚胎肾细胞系的组学数据。出现的问题是不同领域的2次数据使用者

质谱（MS）是生物研究领域中一项成熟的技术，能够对复杂样本进行灵敏且精准的定量分析。传统液相色谱-质谱联用（LC-MS）系统虽能为靶向分析提供稳定性能，但其对色谱分离的依赖限制了分析通量，导致大规模研究效率低下。声喷雾电离质谱（AEMS）的出现彻底改变了高通量分析流程：省去了色谱分离步骤，可实现纳升级直接进样，每小时能完成数百至数千次检测。然而，AEMS的全部潜力仍受限于软件局限性——现有工具在峰

机器学习(ML)方法为深入了解复杂生物系统的精妙运作提供了机会，在组学数据分析中的应用日益突出，有助于完成诸如新型生物标志物的识别和表型的预测建模等任务。对于科学家和领域专家而言，利用用户友好的ML流程极具价值，能在无需深入编程或算法优化专业知识的情况下运行复杂、稳健且可解释的模型。简化模型开发和训练的过程，研究人员可将时间和精力集中在生物解释和验证的关键任务上，从而最大化ML驱动洞察的科学影响力