自1990年人類(lèi)基因組計(jì)劃(Human GenomeProject)的提出,迄今已過(guò)去30多年。作為生命的天書(shū),基因從最底層蘊(yùn)含了許多病癥的秘密。從最輕微的傳染病到嚴(yán)重的癌癥,都能從擁有超過(guò)30億個(gè)堿基對(duì)的基因中找到答案。

隨著測(cè)序技術(shù)的發(fā)展,如今完成一個(gè)人全基因組測(cè)序已是普通家庭都可以負(fù)擔(dān)起費(fèi)用的“平常”事,但是關(guān)于基因?qū)W組的研究卻仍處于起步階段。目前全世界科學(xué)家可以解讀的遺傳密碼不超過(guò)3%,還有97%的遺傳密碼猶如一座科學(xué)尚未突破的巨塔,而AI或許就是攀登這座巨塔的“寶藏技術(shù)”。

慧眼解讀“生命天書(shū)”

此前,由于基因組數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,主流的基于圖像和文本的AI模型不能很好地對(duì)基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。如果基因組能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)AI建模,或許可以幫助科研人員解決數(shù)據(jù)處理難、解讀累的難題。但是由于基因組數(shù)據(jù)量之大,AI模型搭建是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù),開(kāi)發(fā)門(mén)檻非常高。想要提高深度學(xué)習(xí)在基因組中應(yīng)用的效果,開(kāi)發(fā)者必須經(jīng)驗(yàn)豐富。

3月27日,華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)2020(Cloud)期間,華為云發(fā)布了全新自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML(Automated Machine Learning)工具AutoGenome,實(shí)現(xiàn)對(duì)基因組數(shù)據(jù)的全自動(dòng)AI建模。

AutoML是2014來(lái)以來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最炙手可熱的方向之一。具體來(lái)說(shuō),AutoGenome采用了超參數(shù)自動(dòng)搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)搜索和模型自動(dòng)解釋器等最新的AutoML技術(shù)。同時(shí),AutoGenome還提出了全新的更加適用于基因組數(shù)據(jù)建模的殘差全連接網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(RFCN),在多項(xiàng)不同的基因組數(shù)據(jù)建模任務(wù)中,AutoGenome的準(zhǔn)確性都超出傳統(tǒng)模型5個(gè)百分點(diǎn)以上。

在開(kāi)發(fā)過(guò)程上,AutoGenome對(duì)于AI的初學(xué)者非常友好,用戶(hù)在華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)可以一鍵啟動(dòng)Notebook開(kāi)發(fā)環(huán)境,只需要五行代碼即可快速完成端到端的基因組數(shù)據(jù)建模、準(zhǔn)確性評(píng)估和模型解釋。

AutoGenome Examples已經(jīng)列入華為云ModelArts Notebook任務(wù)中

此外,華為云還聯(lián)合華為2012實(shí)驗(yàn)室媒體院研發(fā)了Autosearch自動(dòng)化搜索框架并預(yù)置在華為云一站式AI開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)ModelArts中,可以集成更多的AutoML搜索算法,便于支持更多的基因建模能力。

大會(huì)期間,中科院基因組所韓大力教授也在現(xiàn)場(chǎng)分享了通過(guò)利用AutoGenome對(duì)羥甲基化組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)肝癌的早期診斷。數(shù)據(jù)顯示,借助AutoGenome的自動(dòng)建模比文獻(xiàn)報(bào)道的同類(lèi)工作準(zhǔn)確率高出八個(gè)百分點(diǎn)。

在這個(gè)AI技術(shù)全面滲透的時(shí)代,華為云推出的AutoGenome便成了一雙“慧眼”, 能夠有效地從數(shù)據(jù)中挖掘到有價(jià)值的信息,大大改變了基因組學(xué)的研究方式。目前,AutoGenome已經(jīng)正式上線,用戶(hù)可在華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)上免費(fèi)使用。

“AI抗疫”之戰(zhàn)

當(dāng)前正值新冠疫情在全球擴(kuò)散態(tài)勢(shì),國(guó)內(nèi)疫情防控漸見(jiàn)曙光。在這場(chǎng)艱難的攻堅(jiān)戰(zhàn)中,憑借AI這把利劍,華為云打出了“戰(zhàn)疫”組合拳。其中,AI輔助診斷、抗病毒藥物篩選AI模型表現(xiàn)搶眼。

CT作為新冠肺炎重要的診療決策依據(jù)手段之一,扮演著重要的角色。但是,由于患者肺內(nèi)病灶多、變化快,短時(shí)間內(nèi)需要多次復(fù)查、圖像多等情況,造成影像醫(yī)生工作負(fù)荷顯著增加,加上可精準(zhǔn)診斷、量化分析新冠肺炎影像的醫(yī)生緊缺,診斷效率難以大幅提升。

新型冠狀病毒肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析服務(wù)是由華為云聯(lián)合華中科技大學(xué)、藍(lán)網(wǎng)科技等研發(fā)并推出。該服務(wù)基于華為云領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺(jué)與醫(yī)學(xué)影像分析等AI技術(shù),可全自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確地為影像及臨床醫(yī)生提供CT量化結(jié)果,緩解精準(zhǔn)診斷新冠肺炎影像醫(yī)生緊缺的局面及隔離防控壓力,減輕醫(yī)生診斷工作負(fù)荷。

通過(guò)大量新冠肺炎案例以及正常案例進(jìn)行分析,結(jié)果顯示,華為云AI量化輔助診斷服務(wù)實(shí)現(xiàn)病灶區(qū)域分割DICE(預(yù)測(cè)病灶和真實(shí)病灶的重合度)及AVD(預(yù)測(cè)病灶體積與真實(shí)病灶體積誤差)指標(biāo)業(yè)界領(lǐng)先,與醫(yī)生用手工精準(zhǔn)勾勒的結(jié)果高度一致。同時(shí),基于華為昇騰AI系列芯片,該服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)CT量化結(jié)果秒級(jí)輸出,相較于醫(yī)生手工勾畫(huà)ROI進(jìn)行量化評(píng)估的傳統(tǒng)方式,極大地提升了診斷效率。

除了輔助診療方面發(fā)揮了積極作用,AI利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,在藥物篩選應(yīng)用方面也大有作為。疫情初期,華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院、西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院、中科院北京基因組研究所、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬武漢兒童醫(yī)院、華為云等組成的聯(lián)合科研團(tuán)隊(duì),針對(duì)新冠病毒的多個(gè)靶標(biāo)蛋白,對(duì)8506種上市或者正在進(jìn)行臨床試驗(yàn)的藥物中進(jìn)行超大規(guī)模計(jì)算機(jī)輔助藥物篩選工作,并篩選出五種可能對(duì)2019新型冠狀病毒(2019-nCoV)有效的抗病毒藥物。

此次大規(guī)模計(jì)算機(jī)輔助藥物篩選,完全基于華為云EI醫(yī)療智能體平臺(tái)(EIHealth)進(jìn)行。該平臺(tái)基于華為云AI昇騰集群服務(wù)、ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)與管理平臺(tái)的強(qiáng)大AI能力,集成了醫(yī)藥領(lǐng)域眾多算法、工具、AI模型和自動(dòng)化流水線。得益于AI的助力,科研團(tuán)隊(duì)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成上千億次的模擬計(jì)算,讓以往耗時(shí)數(shù)月的計(jì)算機(jī)輔助藥物篩選在數(shù)小時(shí)內(nèi)完成。

結(jié)語(yǔ)

AI需要數(shù)據(jù)作為土壤,而醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)豐富,且依賴(lài)于數(shù)據(jù)做決策,從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō),AI 有望改變醫(yī)療行業(yè)的未來(lái),而華為云一直在積極踐行普惠AI的承諾。云是現(xiàn)在,AI是未來(lái),伴隨著5G時(shí)代的到來(lái), 云、AI、5G將會(huì)應(yīng)用于越來(lái)越多的醫(yī)療行業(yè)場(chǎng)景。智慧時(shí)代,未來(lái)已來(lái)。

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