人工智能的数据分析处理能力有着更重要的意义——提高科研效率。将仪器与人工智能结合，利用人工智能处理仪器检测得到的复杂数据已经成为获得科研成果的重要助力。例如，西湖欧米(杭州)生物科技有限公司正在研究中的基于蛋白质标志物的甲状腺结节的良恶性诊断项目，就是利用蛋白质组学与人工智能的结合。这个项目的研发过程充分体现了利用人工智能处理实验数据能够对科研产生多大的帮助。

　　甲状腺结节是患病率非常高的疾病，每5个成年人中就可能有1人患病，其中有约30%患者无法通过现有的B超、CT、甲状腺组织穿刺活检甚至基因检测等临床诊断方法判断结节是良性还是恶性。治疗恶性甲状腺结节需要切除甲状腺，对患者的生活质量有很大的影响，因此准确诊断这30%患者的病情具有非常大的意义。

　　韩国科学技术高等研究院（KAIST）的研究团队开发了一种3D打印的、刚性微泵阵列集成、基于液态金属的软压力传感器（3D-BLiPS）。借助3D打印，可以同时实现刚性微泵阵列和液态金属微通道的主模具的集成，从而降低了制造过程的复杂性。通过将刚性微泵和微通道集成在一起，与以往报道的基于液态金属的压力传感器相比，该3D-BLiPS压力传感器具有极低的检测极限和增强的压力灵敏度。该3D-BLiPS传感器在10000次压力、弯曲和拉伸循环中的信号漂移可以忽略不计，并且在各种环境条件下都表现出良好的稳定性。

　　研究团队选择将“蛋白质”作为突破方向。蛋白质组学在临床诊断中已经有了很多的应用。在不同的病理过程中，蛋白质的种类和数量会有不同的变化，只要找到和疾病相关的特定蛋白质，将其作为生物标志物就可以对该疾病进行临床检测、指导治疗以及研究疾病的病因和发病机制等。

　　在蛋白质组学研究中，蛋白质的检测识别并不困难。通过质谱分析技术，人类已经能够实现大规模鉴定蛋白质和评估蛋白质的表达水平高低，相对量化信息的获取不是问题。难点在于特异蛋白的确定。蛋白质组学获得的数据非常庞大，从中找出良性与恶性甲状腺结节蛋白质的细微差别难度非常大。

　　研究人员采用机器学习的方法，并构建了一套适用于蛋白质组学数据的算法模型，将筛选出的2622个有意义的候选特征蛋白质数据输入模型，进行了大约2^1019次运算才找到关键的20个特异蛋白。根据这20个蛋白的情况进行甲状腺结节良性与恶性的诊断，综合准确率可以达到89%。

       为了用于连续健康监测，医疗上要求软压力传感器具有高柔顺性、高灵敏度、低成本、长期性能稳定和环境稳定性。而传统的基于碳纳米管和石墨烯等功能材料的固态软压力传感器，由于可拉伸基底和功能材料之间的距离，其可拉伸性、信号漂移和长期不稳定性受到限制。 　　当前，为了克服这些问题，已经有其他研究人员针对各种可穿戴应用引入了使用液态金属的液态电子器件。在这些材料中，Galinstan是一种由镓、铟和锡的共晶金属合金，具有优异的机械和电气性能，可用于可穿戴应用。但是当前基于液态金属的压力传感器具有低压灵敏度，限制了其在健康监测设备中的适用性。 

　　人工智能算法在这一研究中的作用是难以代替的，算法模型的构建以及后续进行的庞大运算是该检测方法能够成功的关键。研究人员表示蛋白质组学+AI技术还可以用来筛选治疗肿瘤的药物，在精准医疗领域有着非常大的应用潜力。

 　　这些性能属性使该传感器适用于健康监控设备。该研究小组展示了一种可穿戴的腕带设备，该设备可以在运动过程中连续监视人的脉搏，并可以根据脉搏传播时间（PTT）计算用于无创的无袖带血压监视系统。然后，他们介绍了一种无线可穿戴脚跟压力监测系统，该系统集成了三个3D-BLiPS和一个无线通信模块。 

　　人工智能与仪器分析的结合将是仪器行业的主要发展方向之一。目前人工智能在仪器仪表中的应用仍然处于初步的阶段，即用于数据的分析处理。在这一阶段，人工智能可以在短时间内完成成熟练技术人员需耗费大量时间才能完成的操作，减少操作所需的工作量及时间，并且在保证较高精度的同时还能够消除不同操作带来的分析精度差异。