自1990年人類基因組計劃(Human GenomeProject)的提出,迄今已過去30多年。作為生命的天書,基因從最底層蘊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30億個堿基對的基因中找到答案。
隨著測序技術(shù)的發(fā)展,如今完成一個人全基因組測序已是普通家庭都可以負(fù)擔(dān)起費用的“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”
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模型搭建是一項非常復(fù)雜的任務(wù),開發(fā)門檻非常高。想要提高深度學(xué)習(xí)在基因組中應(yīng)用的效果,開發(fā)者必須經(jīng)驗豐富。
3月27日,華為開發(fā)者大會2020(Cloud)期間,華為云發(fā)布了全新自動機器學(xué)習(xí)AutoML(Automated Machine Learning)工具AutoGenome,實現(xiàn)對基因組數(shù)據(jù)的全自動AI建模。
AutoML是2014來以來機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最炙手可熱的方向之一。具體來說,AutoGenome采用了超參數(shù)自動搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動搜索和模型自動解釋器等最新的AutoML技術(shù)。同時,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個百分點以上。
在開發(fā)過程上,AutoGenome對于AI的初學(xué)者非常友好,用戶在華為云ModelArts一站式AI開發(fā)管理平臺可以一鍵啟動Notebook開發(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實驗室媒體院研發(fā)了Autosearch自動化搜索框架并預(yù)置在華為云一站式AI開發(fā)管理平臺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。
大會期間,中科院基因組所韓大力教授也在現(xiàn)場分享了通過利用AutoGenome對羥甲基化組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,從而實現(xiàn)對肝癌的早期診斷。數(shù)據(jù)顯示,借助AutoGenome的自動建模比文獻(xiàn)報道的同類工作準(zhǔn)確率高出八個百分點。
在這個AI技術(shù)全面滲透的時代,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,用戶可在華為云ModelArts一站式AI開發(fā)管理平臺上免費使用。
“AI抗疫”之戰(zhàn)
當(dāng)前正值新冠疫情在全球擴散態(tài)勢,國內(nèi)疫情防控漸見曙光。在這場艱難的攻堅戰(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)先的計算機視覺與醫(yī)學(xué)影像分析等AI技術(shù),可全自動、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)實現(xiàn)病灶區(qū)域分割DICE(預(yù)測病灶和真實病灶的重合度)及AVD(預(yù)測病灶體積與真實病灶體積誤差)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,基于華為昇騰AI系列芯片,該服務(wù)可以實現(xiàn)CT量化結(jié)果秒級輸出,相較于醫(yī)生手工勾畫ROI進(jìn)行量化評估的傳統(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)合科研團隊,針對新冠病毒的多個靶標(biāo)蛋白,對8506種上市或者正在進(jìn)行臨床試驗的藥物中進(jìn)行超大規(guī)模計算機輔助藥物篩選工作,并篩選出五種可能對2019新型冠狀病毒(2019-nCoV)有效的抗病毒藥物。
此次大規(guī)模計算機輔助藥物篩選,完全基于華為云EI醫(yī)療智能體平臺(EIHealth)進(jìn)行。該平臺基于華為云AI昇騰集群服務(wù)、ModelArts一站式AI開發(fā)與管理平臺的強大AI能力,集成了醫(yī)藥領(lǐng)域眾多算法、工具、AI模型和自動化流水線。得益于AI的助力,科研團隊能夠在短時間內(nèi)完成上千億次的模擬計算,讓以往耗時數(shù)月的計算機輔助藥物篩選在數(shù)小時內(nèi)完成。
結(jié)語
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,且依賴于數(shù)據(jù)做決策,從這個意義上來說,AI 有望改變醫(yī)療行業(yè)的未來,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,伴隨著5G時代的到來, 云、AI、5G將會應(yīng)用于越來越多的醫(yī)療行業(yè)場景。智慧時代,未來已來。
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