深度学习的兴起

现在医疗保健和生命科学组织正在利用人工智能（AI）和深度学习系统，因为当代的硬件和软件体系结构能够跟上此类机器学习的需求，人工智能已经存在了很长一段时间，其历史可以追溯到1950年代，但由于计算和存储资源不够强大，无法满足该技术的需求，因此受到了人们的关注，但是在过去的几年中，处理能力已经满足了这些需求。

使用深度神经网络（DNN）预测许多药物的药理特性的新颖方法

在这项研究中，科学家们对DNN进行了训练，以利用从人类细胞系高通量实验获得的基因表达数据来预测大量药物的治疗用途，作者使用了一种复杂的方法来测量大量信号通路的差异信号通路激活分数，从而在保持生物学相关性的同时降低数据的维数，并使用这些分数来训练深度神经网络。该小组还正在开发多峰DNN，以预测各种用途的药物，小分子和天然化合物的广泛特性，包括治疗常见和罕见疾病，衰老。

深度神经网络在生物标志物发展中的应用 人类年龄的深度学习生物标志物，旨在预测患者的健康状况

深度学习在生物医学中的应用 的中，在《老龄化》中概述了深度学习的进展，深度学习医学成像技术不断提高成像能力，从心脏开始将人工智能带入医疗领域，在另一条轨迹上，一些新应用程序利用了  大数据和高性能计算（HPC） 改善患者的生活，同时提高医疗体系的效率和效力。

使数据驱动更好的营销结果的方法

如今大多数现代营销人员将每周工作时间（有时每月超过50个小时）用于整理和清理数据，破译营销信号并解释广告活动结果，尽管尽了的努力和大量的时间投入，但许多人仍然难以理解涌入其组织中的看似无休止的数据，数据是后数字营销时代的中心。不必感到不知所措，是时候让营销数据为您服务，以下是四个可行的技巧，它们可以使您的数据栩栩如生，并从营销活动中提取更多价值：

从计划开始当您的数据分散在成百上千个不同的，分散的数据源中时，全面了解您的营销绩效可能既缓慢又费时

而且几乎不可能跨渠道手动处理所有由此产生的营销信号。为了获得数据的统一视图，以了解您的工作如何协同工作并影响底线，从一开始就建立KPI和总体衡量框架至关重要。这将有助于确保您的营销数据输出可用于所有用户类别（从CMO到广告系列经理）的易于理解的层次结构的苹果之间的比较。它还将帮助您评估分析工具的效率，根据需要调整当前流程，并完善每个渠道的个人贡献。

明智地选择您的团队

由于渠道的增长和快速变化的数据源，营销数据变得越来越复杂，真正的数据驱动营销团队不能仅依靠技术来确保数据的准确性和完整性，在组建团队时没有什么可以用深厚的测量和分析知识来替代胜任的，经验丰富的专家，人们总是位的-无论是内部人员还是通过代理商。

当心数据差异，没有一种的方法可以衡量营销信号和绩效数据

因此组合数据集并实现有洞察力的跨渠道分析可能极具挑战性，例如请考虑一个营销人员面临的细微差别和挑战，该营销人员正在同时利用50个API来衡量八个不同的广告系列，这些广告在一个月内的七个时间段内，分别位于不同时区的七个/地区中，投放了数千次广告展示，不小的壮举！如果您没有使用工具来识别和标准化来自这些不同来源和格式的营销数据，那么重要的是查明差异存在的地方，然后对它们进行优先级排序并加以解决，请注意这将花费时间，并且可能会影响当前和历史报告流程，因此请相应设定期望。

一两个拳头应对数据延迟，如今许多组织都因延迟访问API导致数据滞后而困扰

一旦收集到信号就清理信号，并分析信号以向营销团队交付有意义且可操作的信息，这些差距常常在一段时间内不为人所知，从而阻碍了组织及时采取行动并优化机上战役的能力，为了程度地减少数据滞后，首先需要寻找能够自动识别错误和异常并向其发出警报的工具，其次求助于习惯于使用各种API的专家营销技术人员，他们可以直接解决这些问题，从而使您和您的团队可以专注于更多关键业务问题。

由于不一致不同的数据点，太多的营销人员忽视了重要的营销信号

结果他们错过了与消费者建立联系和互动的关键机会，遵循这四个步骤，将使您走上正确的道路，以简化和统一营销数据，程度地提高准确性和可靠性，并全面了解各个渠道的营销绩效。