Theis 谈虚拟细胞建模数据与评测

Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 在访谈中表示，现有数据集上的扰动预测任务不够难，不足以支撑复杂算法，应转向 Biohub 刚宣布的 18 亿美元多尺度、多模态数据收集所对应的更大问题。 Theis 称，当前评测指标校准不佳，会奖励无信息的均值预测；校准后深度学习模型可超越均值基线。其团队还在用 AI、分子数据、医学影像与临床数据构建精准医疗预测模型。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。