科技赋能，推动智能健康产业创新
导 读
12月初，“计算引领、健康前行--“科创中国”超算健康科技创新应用大会在广州隆重举行，其中，“智能健康计算”分论坛广受关注。近年来，社会各界在大健康应用发展方面做出了积极探索，推动了超算、大数据、人工智能等先进技术和实体经济的深度融合，在精准医疗、药物筛选、辅助诊疗等方面迈出了坚实步伐。让我们一起回顾一下分论坛有哪些精彩内容。
“智能健康计算”分论坛由国家超算广州中心杨跃东教授和黄聃副教授担任主持，论坛邀请多位来自学术界、产业界的专家学者、企业精英，共同探讨智能健康计算新方法，以及超算、AI、大数据等最新科技赋能下在大健康产业的创新应用。
AI加速智能健康发展
IEEE Fellow、同济大学机器学习与系统生物学研究所所长黄德双教授做了分论坛开场报告。近年来，生物学研究表明结合位点Motif挖掘与预测在基因表达的转录和翻译阶段起着至关重要的作用。Motif的准确预测可以帮助理解复杂的生物分子系统，还可进一步解释疾病的发病机理。目前，Motif预测在模式识别和匹配方面还存在数据共有特征较短等问题，针对这些问题，黄教授围绕利用深度神经网络进行Motif预测研究阐述了几种经典的深度学习网络模型以及相关研究进展，深入分析了现有深度神经网络预测结合域方法的不足，并重点介绍了其研究团队提出的各类优化DNA和RNA Motif的预测方法及其性能对比。最后，黄教授展望了未来研究方向，指出在高阶编码、结合DNA形状信息、定位绑定点及长度等领域仍存在挑战性问题，Motif挖掘与深度学习网络相结合已成为研究趋势。
针对医疗资源稀缺、分布不均，疾病机理不清晰、缺乏精准治疗手段以及大规模疫情防治响应慢等问题，广州超算副总工杨跃东教授介绍了基于天河二号的生物医药高性能计算的研究，围绕药物智能筛选和设计、跨尺度多组学数据挖掘两方面对团队的工作进行了报告。在药物智能设计方面，在对蛋白质和化合物进行合适的编码基础上，杨教授团队提出Drug-VQA药物结合预测的方法将蛋白质和化合物的编码信息进行融合，加速药物筛选过程；在跨尺度多组学数据挖掘方面，团队通过整合各类数据库，建立大规模生物医药知识图谱，实现了基因组、转录组、单细胞组、影像组的融合分析，并基于这些算法和数据库的开发、集成和优化，在天河星光平台提供易用的一站式云超算服务。
大数据时代，多尺度数据整合分析
在医药健康大数据时代，面向特征的复杂生物医学数据处理主要包括生物组学、疾病预测、医疗大数据这三类。在生物和医学基础研究中，常常需要对一些未知三维基因结构的基因或蛋白结构进行预测。中南大学计算机学院副院长李敏教授由小鼠胚胎干细胞基因出发，介绍了一种与疾病发生发展、生物发育等问题密切相关的loop蛋白质结构，指出了对loop三维基因组进行预测的重要性。面对现有的三维基因组数据有限，基因测序结果存在重复、错误、区域不均衡等问题，李敏教授还提出，可以利用具有相同功能的已有的三维基因结构数据进行学习，提取相关特征之后，用于未知loop结构的预测。
来自华南理工大学的蔡宏民教授首先对团队在微观和宏观医学数据分析两方面的工作进行了介绍，并在此基础上提出，组学数据和医学影像数据的分析实际上具有一定共性，均包含数据的分型处理操作。面对高维小样本的聚类精度有限、大样本的聚类速度有待提高等问题，蔡教授围绕数据分型方法进行了深入讨论：高维小样本受限于维数灾难、样本维度远小于特征维度，使得聚类任务无法有效展开，利用张量谱聚类算法融合低阶和高阶信息，可以实现小样本数据聚类精度的提升；对于大样本数据，分解匹配矩阵，利用基底向量重构原始矩阵得到类标矩阵可以避免复杂计算，从而实现大样本的快速聚类。
高能量电池材料与AI集群
为智慧医疗提供支撑
作为高能量密度、高安全和长寿命的储能器件，锂离子电池在新能源汽车、船舶及飞机、高端智能化可穿戴设备、精密医疗器械、人工智能与大健康等领域有这不可替代的作用和意义。中山大学材料学院卢侠教授介绍了层状正极材料，并对层状NCM正极材料进行了重点分析。结合NCM正极材料的发展历史，对NCM正极材料中所包含的Mn、Ni、Co元素对于层状正极材料的能量、结构稳定等方面的作用进行了重点介绍。同时，卢教授对Ni/Li互占位的形成、互占位对Li离子扩散的影响、互占位对结构的调控作用等进行了讨论分析，希望未来与学术界、产业界专家合作，共同推进高容量正极的实用化进程！
华为技术有限公司中国区产业发展副总裁熊亦晖带来华为AI集群助力智慧医疗行业的智能化发展报告。围绕华为昇腾全站人工智能集群平台，熊亦晖副总裁对昇腾应用使能的端侧、边缘和数据中心的业务应用、第三方深度学习平台和第三方云平台等进行了介绍。昇腾全栈人工智能集群平台提供澎湃硬件算力及基础算法，支撑众多医疗行业合作伙伴的AI应用，已在中医辅诊、新冠肺炎评估、人工智能疾病筛查公共服务平台等方面进行大量探索，通过开放相关能力丰富生态、共同助力医疗行业实现智能化变革。
智慧医疗专题讨论
专家共聚思维碰撞
主题报告结束后，所有报告专家及中科院生物物理研究所交叉科学所重点实验室靖瑞锋主任、广东恒电公司高静总经理进入了专题讨论环节。各位专家围绕智慧医疗领域的医疗数据收集、有效信息提取、大数据分析处理等问题进行了热烈的讨论。专家们认为，虽然医疗数据大量积累，针对相关领域研究的数据量依然有限，数据本身的质量存在参差不齐的问题，如何从有限的医疗数据中获取有效的数据进行适合模型的训练得到有价值的结果，成为医疗健康领域AI+大数据+高性能计算融合发展面临的挑战之一。
与会专家们认为，未来，借助最新的信息技术如超算、AI和大数据等，我们需积极开展健康医疗大数据、医学人工智能等领域的创新，进一步加强大健康领域产学研合作，推动健康医疗大数据和产业融合发展，最终共同推动“健康中国”战略实施。
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