人工知能（AI）アプリケーションの最適なユースケースには、複雑さとボリュームの2つの重要な要素のいずれかが含まれることが多い。しかし、複雑なデータとは何だろうか？手書きのテキストで構成されるデータが良い例だ。異なるシステムからの異種データは、新しいクラスのワクチンの臨床試験に登録された被験者からの縦断的研究のように、集計し、活用するのがより複雑になることもある。 複数の被験者からの遺伝子、タンパク質、細胞レベルでの高度に多重化されたデータを収集することができる。各データはそれ自体、本質的に複雑である。すべてのデータを組み合わせようとすることを想像してほしい。特に、それらのデータが同じインパクトを持っていないためだからだ。すべてのデータを組み合わせようとすることを想像してほしい！AIは、データ処理と解析のスピードと網羅性を大幅に加速することができ、バイオマーカー探索のための素晴らしいツールとなる。