频繁出现于日常信息中的“人工智能”这一词汇对于我们来说已经失去了科幻作品中的神秘感。虽然目前的技术无法创造出类似“母体”或者“天网”那样的终极人工智能系统，但人工智能算法早已应用于日常生活的方方面面，例如智能交通系统、互联网智能推荐算法等。人工智能的背后是复杂的数据处理与分析技术，而这也是如今这个“大数据”时代的技术基础。
对于科研来说，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。
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%。
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。
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。
随着人工智能技术与仪器更深入地融合，仪器也将出现更大的变化，例如程度更深的虚拟化。目前仪器数据的分析和显示已经可以利用PC机中的相关软件来实现，仪器本身只相当于数据采集装置。当虚拟程度进一步加深，数据采集装置可以是高性能的模块化硬件，甚至只是集成芯片，那个时候“软件即是仪器”就可能真正实现。
