如今，庞大的数据量同样也带来了很多挑战。生物学家Fisher表示：“我们已经达到了会被信息淹没的临界点。我们可以测量太多的信息，但如何利用这些信息并它们转化为有用的知识？这是另外一回事。信息和数据，获取知识和理解知识之间存在巨大差异。”研究人员表示，计算机科学家可以在这个领域给予生物学最好的帮助。例如某些最有前景的方法涉及利用人工智能的分支机器学习，自动进行精准医疗所需的繁重工作。在更基础的领域，机器学习系统可以根据之前看到的猫的图像来识出其他图像中的猫。对于治疗癌症而言，atv直播，这些技术可以排序和整理数百万个研究和医疗数据片段。

　　微软雷蒙德研究院研究员Hoifung Poon利用机器阅读技术帮助肿瘤医生找到有关治疗每个癌症患者的最有效方法的最新信息。他认为，人工智能与机器学习正是这一技术中最关键的两大因素。新治疗方式的另外一个重大优势是云计算。Azure云计算平台等工具可以在云中托管这些工具，让研究人员能够为生物学家提供此类方法，即使医疗专家本身没有强大的计算机。

　　微软研究人员表示，微软在引领计算癌症工作方面拥有得天独厚的优势，因为微软作为一家软件公司长久以来一直提供让人们可以在上面开发和扩展的平台。微软英国剑桥研究院的生物计算研究小组的主管Andrew Phillips表示：“如果了解一下微软真正在做的各种事情，你会发现微软参与这个行业非常合理。”特别是在他的研究领域，Phillips认为，研究人员受益于微软作为软件创新者的历史。他说：“我们可以把之前用于编程计算机的方法用于编程生物学，然后获取更多应用和更好的治疗方案。”

　　当然，除非这些工具能保证生物学家、肿瘤学家和其它癌症研究人员能够使用和理解这些工具，否则它们就无法帮助抗击癌症。微软研究人员表示，他们竭尽全力让系统易于使用，甚至是没有任何计算机等技术背景的用户。这包括从学习到说医生和生物学家的语言到设计模拟人们在实验室中使用的系统的计算机工具。

一种治疗癌症的方法：调试系统

　　Jasmin Fisher不寄望于彻底治愈癌症，而是希望能控制它。她相信，在她有生之年可以做到这一点。作为微软英国剑桥研究院的编程原则与工具组的高级研究员、剑桥大学生物系副教授，她认为，并不是说癌症会永远消失。而是一旦你能够管理它并知道如何控制它，它就不再是个问题。

　　为此，Fisher和她的团队认为你需要利用技术理解癌症——或者更具体说是让正常细胞变成癌细胞的生物过程。一旦了解在问题所在，你需要知道如何修复它。Fisher把计算方法引入癌症研究。她就像计算机科学家看待计算机程序一样看待癌症研究。她的目标是了解让细胞执行命令或以特定方式行动的程序或指令集。一旦开发了一个描述细胞不正常行为的计算机程序并与癌细胞的行为对比，你就可以找出改正不正常行为的方法。她说：“如果知道了如何开发这些程序，你可以调试它们，它就不再是个问题了。”

　　生物模型分析器（Bio Model Analyzer，BMA）

　　当然，直播，这虽然听上去很简单，实际却很复杂。Fisher和她的团队正在研究的一种方法叫生物模型分析器（Bio Model Analyzer，BMA）。这个基于云的工具让生物学家可以对细胞之间的互动和通信以及它们的连接进行建模。该系统创建一个计算机化的模型，对比健康细胞的生物流程与生病后的异常流程。这反过来让科学家可以看到导致癌症的人体中数百万基因和蛋白质之间的互动，并快速制定最好、危害最小的方式为患者提供个性化治疗。