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2021欧洲杯资讯(www.x2w99.com):商汤科技张少霆:抢占AI+医药康健领域的下一片蓝海丨专访

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生命科学领域也被视为 AI 的下一片 “星辰大海”。果然资料显示,不少 AI 公司已经相继在医疗康健领域睁开探索,主要集中在医学影像、辅助诊断、康健治理、疾病展望四大应用偏向,而药物研发则被以为是 AI 医药康健领域的下一片蓝海。

继结构 AI 医疗影像产物之后,AI 平台公司商汤科技(以下简称 “商汤”)也最先进军新药研发领域。

克日,商汤宣布了其将 AI 应用于新药研发和精准医学的四项最新功效,可以应用在新药研发的多个环节,从药物发现、临床前研究、临床试验到新药上市后评估。

官方示意,这些研究功效已经揭晓在Nature Precision Oncology、Bioinformatics、国际人工智能团结聚会(IJCAI)等国际着名期刊和相关聚会上。值得一提的是,这些 AI 在新药研发领域的最新研究功效现已开源相关代码。

(泉源:IJCAI)

商汤进军新药研发的底层逻辑是什么?优势有哪些?AI 新药研刊行业又面临着怎样的时机和挑战?

日前,生辉联系到商汤副总裁、研究院副院长张少霆,在采访中他就这些问题逐一作出解答。

张少霆是海内着名的医学影像剖析专家,于 2018 年正式加入商汤并担任智慧康健团队卖力人。他的主要研究偏向是医学影像剖析和人工智能,曾获 2010 年度 MICCAI 的 Young Scientist Award 和 2011 年度 MICCAI 的 finalist(注:MICCAI 是医学图像剖析领域最高引用文章的聚会)。

图 | 商汤副总裁、研究院副院长张少霆(泉源:受访者提供)

张少霆告诉生辉,商汤着实早在 2018 年就已经最先为新药研发公司、着名药企和基因公司等生命科学领域机构提供AI 手艺服务,笼罩药物靶标相互作用、用药推荐、用药风险剖析、基因自动剖析与讲述天生等偏向。

原创 AI 从诊疗到新药发现

果然资料显示,商汤是一家确立 7 年的人工智能平台型公司,聚焦原创 AI 手艺研究,主要偏向集中在图像处置、面部识别、自动驾驶、增强现实、医疗影像剖析等。

作为 AI “手艺流” 和 “学院派” 的代表,商汤的特点之一在于开发原创 AI 底层算法平台,并将 AI 手艺应用于差其余场景。

“商汤在基础 AI 手艺方面,尤其是盘算机视觉偏向有着深挚的原创手艺积累。因此,为了充实施展手艺优势,商汤智慧康健营业很自然地选择以医疗影像 AI 产物为起点。” 张少霆说。

2018 年,商汤的 AI 医疗平台级产物 “SenseCare智慧诊疗平台” 首次亮相天下人工智能大会,并正式官宣进军医疗康健领域。时隔 3 年,商汤已推出多款 AI 医疗产物解决方案,笼罩了包罗心脏、肝脏、肺部、头颈等在内的 10 余小我私人体部位和器官,并以 536 件果然专利申请数目位居 “2020 全球智慧医疗 ― 人工智能(AI)医学影像辅助诊断发现专利排行榜” 第五。

(泉源:商汤)

在医疗影像 AI 剖析产物落地的历程中,商汤不停发现客户的一些延伸需求,包罗通过病理图像延伸到基因数据的剖析,从基因延伸到药物剖析相关的需求,甚至有关于多模态数据剖析的需求。这样 AI 落地的场景也就从临床医学逐渐延伸到基础医学。

“商汤拥有许多基础算法能力,包罗盘算机视觉、自然语言处置、知识图谱、数据挖掘等,这些在从临床医学向基础医学‘跨界’的历程中可以通用。因此,商汤形成了从临床医学影像剖析、大数据剖析到药物研发的营业结构和良性的营业循环微生态。” 张少霆弥补道。

不外从 AI 诊疗过渡到新药研发并非易事,这个历程也是对商汤 AI 综合实力的磨练。

张少霆告诉生辉,商汤的焦点竞争力体现在三个层面:更快、更高、更强

详细来说,一是算力、算法和平台三者之间的有用联接。商汤的新型人工智能基础设施 SenseCore AI 大装置买通算力、算法和平台闭环,并以商汤智算中央为基础,能够支持对海量数据和算法模子的剖析、训练和推理。

图 | SenseCore 商汤 AI 大装置(泉源:受访者提供)

果然资料显示,商汤智算中央在完全完工后的总算力可达 3,740 Petaflops,1 天内能处置时长 23,600 年的视频,能够提供足够的算力基础。

二是原创算法能力,已往六年时间内商汤在全球三大盘算机视觉顶级聚会上共揭晓了 440 多篇关于深度学习和盘算机视觉的研究论文,排名全球第一,许多基础算法具有通用性,可以应用于新药研发。例如在举行基因组 AI 模子训练时,传统方式需要用十几个小时才气完成的盘算,商汤示意可以将时间缩短到十几分钟,效率提升 27 倍。

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三是复合型人才,拥有生物 AI 交织学科人才,包罗生物学博士、药学 AI 博士等复合型人才,以及曾就职于斯坦福大学生物医学信息实验室的资深科学家。

笼罩新药研发多个环节

张少霆示意,通过在原创 AI 手艺能力上的多年沉淀以及深入对化合物、卵白、细胞系和临床大数据中潜在纪律的挖掘,商汤针对新药研发和精准医学公布了多项最新研究。

众所周知,AI 有潜力应用于新药研发领域中的多个场景,包罗靶点发现、化合物合成、化合物筛选、晶型展望等。此次商汤揭晓的四项研究则瞄准了卵白质相互作用、癌症药物反映、基于病理图像的基因突变展望、和药物重定向四个偏向。笼罩药物发现、临床前研究、临床试验、新药上市后等多个新药研发环节。

例如,在药物发现环节,商汤提出了一种新的权衡指标,通过全新的数据划分方式评估模子在跨数据集、未知卵白上的性能效果,同时训练了一套能够学习卵白间关联关系的图神经网络模子,从而在跨数据集上显示更稳固。

图 | 高鲁棒性的基于 GNN 的 PPI 剖析框架(泉源:IJCAI)

针对临床前研究,商汤开发出了一种全新的夹杂图卷积网络模子 DeepCDR,该模子可以自动挖掘和确立药物化学结构特征,并高效处置细胞系里的多组学数据。在果然数据集上,该模子将展望精度指标皮尔森相关系数从 0.780 提升到了 0.923。(皮尔森相关系数绝对值越大,示意线性相关水平越高)

在临床研究偏向,商汤还创新性地行使深度学习手艺挖掘数字病理图像中的细胞特征信息,以此直接展望组织的基因突变种别和相关生物信号通路信息。

在上市后评估阶段,围绕 “老药新用” 商汤训练了一套药物、疾病、卵白多个实体间相互作用关系的大规模 GCN 网络模子,并示意其无需人工干预,即可行使知识图谱寻找已有药物的新顺应症。

行业生长尚有多个难题有待解决

与 AI 医学影像差异,在 AI 新药研发领域,AI 需要解决的问题更具有前瞻性,往往是针对尚未履历或者尚未解决的问题,同时数据的庞漂亮也会随之上升。不外未知性和庞漂亮的背后,同样也预示着 AI 在该领域的潜力更大,可能性会更多。

“整体来看,AI 在药物研发领域已经最先起步,但尚未成熟。药物研发是一个异常大的长尾场景,环节众多,尚有诸多环节待解决、待优化,未来尚有异常大的施展空间。” 张少霆说。

张少霆告诉生辉,药物研发细分偏向庞杂,每个偏向的 AI 研究都需要有足够的生物学知识,最大的难题是领域知识的获取,需要将领域知识和需求转化为可以用 AI 解决的手艺思绪。

(泉源:businesskorea)

AI 新药的突破很洪水平上受制于 “数据之困”。一方面,当前行业的多数研究主要是基于果然数据集,药物研发多个环节缺少高质量数据。因此,与药企相助获得优质数据是一个主要解决偏向;

另一方面,药物研发涉及分子、卵白、药物等多种工具,以及这些医药实体间的相互关系,以是数据庞洪水平也是一浩劫点。针对数据庞大性,商汤实验了诸多算法思绪,例如图神经网络,这是 2018 年以来异常火热的一个深度学习偏向。

无论是对于商汤,照样对于整个行业而言,若何基于少量数据,训练出高性能且具有高度泛化性的 AI 模子也是一大挑战。

此外,AI 药物研发兼具算法和医药双重属性,高端复合型人才对照稀缺,培育具备交织学科的复合型人才绝非易事。

“商汤智慧康健从 2018 年就已经最先了相关准备和结构,现在我们已经和海内外多家新药研发公司、着名药企和基因公司开展了商业相助。未来,我们希望能与更多上下游企业、研究机构以及高校的相助,行使 AI 加速上游研发领域探索、同时为药物研究、精准医疗领域带来更多解决方案。” 张少霆说。

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