Nature聚焦-Google人工智能在生物医疗领域高歌猛进

Nature聚焦-Google人工智能在生物医疗领域高歌猛进

Google神经网络算法通过视网膜预测健康情况


眼睛是心灵的窗户,但来自Google的研究者认为,通过对视网膜扫描图像的人工智能分析,可以精确的诊断人们的健康状况。nature近日发文评述了Google的这项研究:通过对视网膜扫描图像的深度学习,可以预测人类心血管疾病风险。

Nature聚焦-Google人工智能在生物医疗领域高歌猛进

Nature评述文章

实际上,这只是Google利用AI进军生物医疗领域的众多应用之一。除此之外,Goolge还开发了利用AI进行基因组变异检测,以及构建整个细胞的微观3维模型。这些尝试显示,AI在处理生物大数据方面,有着极大可行性和光明的前景。

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视网膜扫描图像


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Google利用AI构建细胞的微观三维结构模型


Google AI的核心算法,神经卷积网络深度学习,在2012年左右开始取得突破,最初是为了让计算机的计算能力得到充分利用,高效的处理图像。神经网络在生物识别上最早的应用,是Fackbook拿来识别人脸,不过Google想干的远远不止于此。Google投资的生物AI公司CEO, Daphne Kolle说:“我们邀请顶尖的算法学家和生物学家坐在一起聊聊,让看起来不相干的领域互相碰撞,结果是让我们惊喜的。”

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BT+IT = BioInfo(生物信息学)


Google正在参与和主导一系列更深入的生物AI信息学领域研究,比如和德国科学家合作进行复杂基因表达模式的AI预测,和医院与癌症研究机构合作进行细胞内肿瘤标志物的AI检测等。在著名的MIT与Harvard联合创建的最权威的人类基因组研究机构Broad Institute,15%的生物影像数据已经由神经卷积网络处理。在未来的几年内,几乎所有数据都会转由AI处理。


而所有这一切,都将被囊括在生物信息学的范畴之内。很多顶尖高校的生物信息学专业,已经开始涉猎将深度学习算法应用于各种生物场景。这将是未来若干年内最酷的专业,没有之一。

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