自1990年人类基因组计划（Human GenomeProject）的提出，迄今已过去30多年。作为生命的天书，基因从最底层蕴含了许多病症的秘密。从最轻微的传染病到严重的癌症，都能从拥有超过30亿个碱基对的基因中找到答案。
随着测序技术的发展，如今完成一个人全基因组测序已是普通家庭都可以负担起费用的“平常”事，但是关于基因学组的研究却仍处于起步阶段。目前全世界科学家可以解读的遗传密码不超过3%，还有97%的遗传密码犹如一座科学尚未突破的巨塔，而AI或许就是攀登这座巨塔的“宝藏技术”。
慧眼解读“生命天书”
此前，由于基因组数据的复杂性，主流的基于图像和文本的AI模型不能很好地对基因组数据进行建模。如果基因组能够实现全自动AI建模，或许可以帮助科研人员解决数据处理难、解读累的难题。但是由于基因组数据量之大，AI模型搭建是一项非常复杂的任务，开发门槛非常高。想要提高深度学习在基因组中应用的效果，开发者必须经验丰富。
3月27日，华为开发者大会2020（Cloud）期间，华为云发布了全新自动机器学习AutoML（Automated Machine Learning）工具AutoGenome，实现对基因组数据的全自动AI建模。
AutoML是2014来以来机器学习和深度学习领域最炙手可热的方向之一。具体来说，AutoGenome采用了超参数自动搜索、神经网络结构自动搜索和模型自动解释器等最新的AutoML技术。同时，AutoGenome还提出了全新的更加适用于基因组数据建模的残差全连接网络结构（RFCN），在多项不同的基因组数据建模任务中，AutoGenome的准确性都超出传统模型5个百分点以上。
在开发过程上，AutoGenome对于AI的初学者非常友好，用户在华为云ModelArts一站式AI开发管理平台可以一键启动Notebook开发环境，只需要五行代码即可快速完成端到端的基因组数据建模、准确性评估和模型解释。
AutoGenome Examples已经列入华为云ModelArts Notebook任务中
此外，华为云还联合华为2012实验室媒体院研发了Autosearch自动化搜索框架并预置在华为云一站式AI开发管理平台ModelArts中，可以集成更多的AutoML搜索算法，便于支持更多的基因建模能力。
大会期间，中科院基因组所韩大力教授也在现场分享了通过利用AutoGenome对羟甲基化组学数据进行建模，从而实现对肝癌的早期诊断。数据显示，借助AutoGenome的自动建模比文献报道的同类工作准确率高出八个百分点。
在这个AI技术全面渗透的时代，华为云推出的AutoGenome便成了一双“慧眼”， 能够有效地从数据中挖掘到有价值的信息，大大改变了基因组学的研究方式。目前，AutoGenome已经正式上线，用户可在华为云ModelArts一站式AI开发管理平台上免费使用。
“AI抗疫”之战
当前正值新冠疫情在全球扩散态势，国内疫情防控渐见曙光。在这场艰难的攻坚战中，凭借AI这把利剑，华为云打出了“战疫”组合拳。其中，AI辅助诊断、抗病毒药物筛选AI模型表现抢眼。
CT作为新冠肺炎重要的诊疗决策依据手段之一，扮演着重要的角色。但是，由于患者肺内病灶多、变化快，短时间内需要多次复查、图像多等情况，造成影像医生工作负荷显著增加，加上可精准诊断、量化分析新冠肺炎影像的医生紧缺，诊断效率难以大幅提升。
新型冠状病毒肺炎AI辅助医学影像量化分析服务是由华为云联合华中科技大学、蓝网科技等研发并推出。该服务基于华为云领先的计算机视觉与医学影像分析等AI技术，可全自动、快速、准确地为影像及临床医生提供CT量化结果，缓解精准诊断新冠肺炎影像医生紧缺的局面及隔离防控压力，减轻医生诊断工作负荷。
通过大量新冠肺炎案例以及正常案例进行分析，结果显示，华为云AI量化辅助诊断服务实现病灶区域分割DICE（预测病灶和真实病灶的重合度）及AVD（预测病灶体积与真实病灶体积误差）指标业界领先，与医生用手工精准勾勒的结果高度一致。同时，基于华为腾AI系列芯片，该服务可以实现CT量化结果秒级输出，相较于医生手工勾画ROI进行量化评估的传统方式，极大地提升了诊断效率。
除了辅助诊疗方面发挥了积极作用，AI利用大数据和机器学习方法，在药物筛选应用方面也大有作为。疫情初期，华中科技大学同济医学院基础医学院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、华为云等组成的联合科研团队，针对新冠病毒的多个靶标蛋白，对8506种上市或者正在进行临床试验的药物中进行超大规模计算机辅助药物筛选工作，并筛选出五种可能对2019新型冠状病毒（2019-nCoV）有效的抗病毒药物。
此次大规模计算机辅助药物筛选，完全基于华为云EI医疗智能体平台(EIHealth)进行。该平台基于华为云AI腾集群服务、ModelArts一站式AI开发与管理平台的强大AI能力，集成了医药领域众多算法、工具、AI模型和自动化流水线。得益于AI的助力，科研团队能够在短时间内完成上千亿次的模拟计算，让以往耗时数月的计算机辅助药物筛选在数小时内完成。
结语
AI需要数据作为土壤，而医疗行业的数据丰富，且依赖于数据做决策，从这个意义上来说，AI 有望改变医疗行业的未来，而华为云一直在积极践行普惠AI的承诺。云是现在，AI是未来，伴随着5G时代的到来， 云、AI、5G将会应用于越来越多的医疗行业场景。智慧时代，未来已来。
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