【CAC2022专题论坛】“数基生命与智能健康”专题论坛于11月26日成功举办
CAA
智慧起航，共创未来
2022年11月26日下午，由中国自动化学会组织，智能健康与生物信息专业委员会、厦门大学航空航天学院、清华大学自动化系共同承办的“2022年中国自动化大会数基生命与智能健康专题论坛”以线上线下结合的形式圆满召开。
早在1948年，维纳在其著作《控制论：关于在动物和机器中控制和通讯的科学》中提出“控制论”概念时，强调了对生命与机器统一的控制规律，提出了两大类控制对象，即无生命的机器和有生命的动物。大半个世纪以来，在机器控制领域，人类已逐渐形成较为完备且先进的控制理论和技术体系，当前生物学、医学和智能技术的进步，使对生物体的干预和控制成为可能。智能技术与生命、健康和医学的交叉将是自动化学科发展的重要趋势之一。在健康与生物信息的检测采集、信息的处理与分析，疾病与生物过程的控制干预等全过程，自动化均具有巨大的发展空间。以健康、生物为具体的研究对象，通过交叉融合，可以实现从检测、分析到控制的全过程、系统性研究，大力推动自动化学科的系统性发展。
专题论坛由中国自动化学会智能健康与生物信息专业委员会主任委员、清华大学教授张学工担任专题论坛主席并致辞。论坛共分为三个专题：“医学+AI”专题由西北工业大学教授韩军伟、首都医科大学附属北京佑安医院教授李宏军作专题报告，由清华大学副教授江瑞担任主持、北京航空航天大学教授李阳担任讨论嘉宾；“生物大分子数据挖掘”专题由上海交通大学教授沈红斌、厦门大学教授俞容山作专题报告，厦门大学教授王颖担任主持、清华大学副教授古槿担任讨论嘉宾；“优秀青年学者交流”专题由华中师范大学教授张晓飞、山东大学教授魏乐义、军事医学研究院副研究员陈河兵先后作专题报告，由清华大学副教授古槿担任主持、南开大学副教授陈盛泉担任讨论嘉宾。
第一个专题—“医学+AI”专题首先由西北工业大学教授韩军伟作题为“AI 赋能医学: 初步探索和实践”的报告，报告首先回顾了AI+医学的研究背景和历史发展阶段，指出AI对医学影像大数据的智能解译是提升医疗水平、科技惠医惠民的关键，分析了当前AI影像分析工具面临的挑战，从多个层次与角度解读了人工智能技术对医学影像及辅助诊断的赋能方式，基于团队在AI自闭症筛查、AI内窥镜成像设备研究中的经验和积累，探讨了如何突破传统定位，结合AI优势，推出新的医学成像设备，使AI下沉至成像前端，从而深刻推动医学技术的进步。
第二位报告人是首都医科大学附属北京佑安医院教授、主任医师李宏军，他在论坛上作了题为“基于AI驱动医疗知识图谱空间组学应用及展望”的报告，报告首先梳理了医学影像学的发展及AI算法对医学影像学诊断带来的变革，介绍了影像组学概念的提出及其对临床的重大意义，解读了医学影像数据的内涵，指出在医学影像大数据的挖掘和利用中特征提取、数据质控的重要性，分享了如何联系疾病宏观症状与微观空间组学特征，实现利用AI揭示疾病机制、实现疾病早期诊断和预测，并展望了AI在实现数字健康中的广阔应用前景和重要驱动作用。
在“医学+AI”专题讨论环节，两位报告人及讨论嘉宾对医学和AI的交叉研究在“面向人民生命健康”方面的贡献和应用前景展开了讨论，对如何提升模型可解释性、如何考虑个体化差异等临床应用挑战进行了探讨，对AI+医疗产业健康可持续发展存在的挑战进行了讨论。
第二个专题—“生物大分子挖掘”专题首先由上海交通大学教授沈红斌作题为“生物分子数据的模式分析与识别计算”的报告，报告首先介绍了近年来各种生物医学数据的发展，阐述了当前生物数据海量无标注的特点及模型开发面临的高维度、多模态、批次效应严重等挑战，分享了团队在蛋白三维结构的功能位点预测、蛋白质结构表征、生物图像模型分析与理解方面的系列研究工作，展望了机器学习在复杂生物数据处理分析及领域知识挖掘中的广阔应用前景。
厦门大学教授俞容山作了题为“肿瘤免疫微环境的多组学探究“的报告，报告首先回顾了肿瘤免疫疗法的发展和突破，介绍了当前免疫疗法应用中存在的响应率低且响应难以准确预测的难题，分享了团队利用单细胞技术、空间组学技术在分析肿瘤免疫微环境上的系列计算方法和应用研究，包括免疫细胞分型，bulk数据反卷积，空间组学的单细胞分割自动化、降噪、蛋白定量等工作，并展望了未来对细胞进行时空域动态建模的广阔研究和应用前景。
在“生物大分子挖掘”专题讨论环节，两位报告人及讨论嘉宾对批次、多模态、异构等细胞分子数据共有的挑战进行了交流和深入探讨，对肿瘤等复杂疾病场景中多态融合分析的难点和潜在解决思路进行了讨论，并探讨了AlphaFold的出现对领域的影响。
第三个专题—“优秀青年学者交流”专题首先由华中师范大学教授张晓飞作题为“基于机器学习的单细胞转录组测序数据缺失值填充”的报告，报告介绍了课题组基于机器学习理论提出的一系列面向单细胞转录组测序数据的缺失值填充方法。课题组从集成学习思路出发，综合考虑细胞之间的相似性以及基因之间的相似性，显著提升了缺失值填充的准确性，并通过下采样分析、基因差异表达分析、细胞聚类和细胞轨迹推断等实验验证了方法的可行性和有效性，为下游数据分析和生物分子机理探索奠定了重要基础。
第二位报告人是山东大学教授魏乐义，他在论坛上作了题为“面向生物大分子序列分析的人工智能应用”的报告，报告介绍了课题组在生物序列特征表示与学习、生物序列结构与功能识别、面向序列分析的平台构建等一系列工作。课题组针对模型缺乏可解释性，无法从序列层面建立起功能的对应关系，以及样本功能标注缺乏，无法实现有效且鲁棒的知识学习等问题，结合数据驱动的人工智能算法建模实现可靠且鲁棒的生物序列分析，为加速生物序列的功能注释与发现提供一种重要手段。
第三位报告人是军事医学研究院副研究员陈河兵，他在论坛上作了题为“基于高维调控挖掘肿瘤靶标”的报告，报告介绍了课题组围绕染色质结构从高维基因组的角度挖掘肿瘤标志物的一系列工作。课题组从肿瘤复杂系统控制的新视角出发，围绕染色质拓扑关联结构域异常来筛选肿瘤标志物，结合基因组结构变异与染色质三维结构重塑探索肿瘤标志物，采用图神经网络技术锁定肿瘤组学数据中的关键的功能分子和通路，并提出科学假说，探讨染色质结构如何影响肿瘤的形成，为精准医疗提供了理论和方法支撑。
在“优秀青年学者交流”专题讨论环节，三位报告人及讨论嘉宾对展多层次、多组学数据融合展开了讨论，探讨了计算机图像、自然语言处理等领域方法在生物医学领域的应用，并对如何针对生物医学大数据开发特定的具有可解释性的计算方法进行了交流和深入讨论。
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