会议的很大一部分内容集中在支持有效和可扩展的AI 部署所需的架构框架上。许多组织已投入巨资建立强大的 AI 驱动数据集成和管理系统以及持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道，以从数据中提取价值。然而，仍然存在一个持续的挑战：弥合庞大的数据湖与单个应用程序的特定需求之间的差距。
这就是LENS ai基础模型等解决方案能够产生变革性影响的地方。通过充当原始数据存储库和特定于应用程序的需求之间的中间层，此类基础模型可以帮助组织将其数据转换为可用于分析的格式。对于希望从其数据资产中获取最大价值同时保持灵活性和可扩展性的组织来说， 这 亚美尼亚手机数据 种架构方法至关重要。
文化转型：人的因素
BioTechX 2024 上最有见地的讨论可能集中在 AI 实施的组织和文化方面。成功地将 AI 融入生命科学组织需要的不仅仅是技术基础设施，还应该伴随着从生物学家到信息学家等不同专家合作方式的根本转变。
在此背景下出现的一些关键主题包括：
早期参与：从规划和设计的最早阶段积极促进生物和计算专家之间的合作，可以对算法方法、数据可视化和分析的细化产生积极的影响。
价值驱动：明确定义和协调项目价值主张对于确定重点和保持动力至关重要。
共同责任：当生物团队和计算团队共同对结果负责时，人工智能项目将蓬勃发展。
对文化转型的重视也凸显了生命科学组织发展“混合文化”的重要性，这种文化弥合了湿实验室生物学和计算科学之间的传统鸿沟，创造了一个两个学科可以蓬勃发展、相互补充的环境。