這是一本探討人工智能與生物技術的融合顛覆傳統醫療，並對未來藥物研發產生重大影響的書。作者憑借其在生物科學方面的專業背景，以及在生物技術和製藥行業的從業經驗，為讀者呈現了對醫療科技這一前沿領域的深刻見解。
書中首先概述了數據科學方法的興起以及生物學領域的範式轉變，這一轉變催生了計算生物學的革命，即通過計算機模擬進行生物實驗和藥物研發。作者詳細介紹了人工智能和深度學習領域的重大突破，並探討了這些技術在醫學中的廣泛應用，包括DeepMind開發的AlphaFold如何使用深度學習模型預測蛋白質結構。書中還重點總結了生物技術領域的創新突破，尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發中的應用。
此外，作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領域的布局，提供了一份關於醫學人工智能創業的概覽，揭示了投資如何塑造製藥行業。無論是對科技和醫療感興趣的普通讀者，還是風險投資行業和政府的決策者，都能從這本書中得到啟發。這本書闡明了技術驅動的醫學所面臨的機遇，也指出了它所面對的障礙和挑戰。但無論如何，我們即將進入一個新的由生物技術驅動的科技時代。
[美]布賴恩·希爾布什，生物技術公司Veranome Biosystems的信息技術高級分析和數據解決方案總監，這家公司致力於獲取高複雜度的空間RNA數據集。在紐約州立大學石溪分校獲得神經科學博士學位，在計算生物學、基因組學、藥物研發、數據科學和人工智能領域擁有30多年的從業經歷。曾創辦旨在預防阿爾茨海默病的Modgene公司等。他既是生物科學研究者又是生物科技企業的創辦者，參與創辦的多家公司涉及計算生物學、遺傳學、基因組學等領域。
劉也行，清華大學生命科學專業學士、博士，保險行業從業者，在生物醫療風險投資領域有超過10年的工作經驗。
鄧攀，康奈爾大學細胞與分子生物學系博士，曾在《分子細胞》《美國科學院院報》等國際學術期刊發表論文，現任微軟亞洲研究院主管研究員。
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