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2018_09_25_參加醫學人工智慧大會的個人思考

現在說說前兩天參加的醫學人工智慧大會吧。
因為上週末要參加校友會,下午要趕到朝陽。所以醫學AI大會自己主要聽的是第一天的上半場。

整個上半場的會議主要是圍繞醫學影像展開的。首先是程和平院士介紹了北京大學和生物物理所合作的一個十三五建設專案:多模態跨尺度生物醫學成像設施
這個設施平臺的主要功能就是從巨集觀微觀介觀的角度,全方位的為我們生物成像技術,提供工具支撐和平臺資源。如下圖【我坐的前面中間有攝像機】:
生物成像
體系結構
裝置
具體的如果有朋友感興趣,可以去北大程老師和生物物理所的實驗室看看。具體的會議演講內容這裡就不闡述了,
我主要說說自己參會後的感受: 那天程院士講的時候,說到了一個很重要的點,那就是 — 成像技術是推動生命科學進步的核心動力

。從發現第一個細胞,到現在我們能解析蛋白結構,每一步生物學史上的重要事件的出現,都伴隨成像技術的改進,畢竟眼見為實
說到這,我同時也聯想到了測序儀,把鹼基序列變成文字的過程,也是首先捕獲熒光(這裡用的也是成像技術)。所以,生物成像技術太重要啦!
其實自己也挺關注這方面的,國科大這學期開了一門解析大分子電鏡三維結構的課,專門來講顯微鏡的成像原理(包括冷凍電鏡),第二節課就開始講傅立葉級數和傅立葉變換,真的很有意思。我現在學cs231n的目的,也是為了做一些影象方面的處理。

自己也一直在思考,目前的AI+生物,到底哪個方向落地應用最快。目前的結論是,醫學影象/生物成像技術會落地更快,因為CV現在發展很蓬勃。特別是用到冷凍電鏡上,現在有很多科學家也在做。

在AI+生物方面,我自己喜歡的方向比較多,比如說,AI+基因組資料做突變預測或者是生物大分子機制模擬,或者是生物成像。但真正能快速應用到實際的,估計目前只有生物成像的研究了【個人看法】。
同時,生信領域做資料分析的方面,不知道能不能引進一些AI的演算法來改進傳統的資料分析流程或者演算法。
反正以上這些我都挺感興趣的,慢慢加油吧!