2018_09_25_参加医学人工智能大会的个人思考

现在说说前两天参加的医学人工智能大会吧。
因为上周末要参加校友会,下午要赶到朝阳。所以医学AI大会自己主要听的是第一天的上半场。

整个上半场的会议主要是围绕医学影像展开的。首先是程和平院士介绍了北京大学和生物物理所合作的一个十三五建设项目:多模态跨尺度生物医学成像设施
这个设施平台的主要功能就是从宏观微观介观的角度,全方位的为我们生物成像技术,提供工具支撑和平台资源。如下图【我坐的前面中间有摄像机】:
2018_09_25_参加医学人工智能大会的个人思考_第1张图片
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具体的如果有朋友感兴趣,可以去北大程老师和生物物理所的实验室看看。具体的会议演讲内容这里就不阐述了,
我主要说说自己参会后的感受: 那天程院士讲的时候,说到了一个很重要的点,那就是 — 成像技术是推动生命科学进步的核心动力 。从发现第一个细胞,到现在我们能解析蛋白结构,每一步生物学史上的重要事件的出现,都伴随成像技术的改进,毕竟眼见为实
说到这,我同时也联想到了测序仪,把碱基序列变成文本的过程,也是首先捕获荧光(这里用的也是成像技术)。所以,生物成像技术太重要啦!
其实自己也挺关注这方面的,国科大这学期开了一门解析大分子电镜三维结构的课,专门来讲显微镜的成像原理(包括冷冻电镜),第二节课就开始讲傅里叶级数和傅里叶变换,真的很有意思。我现在学cs231n的目的,也是为了做一些图像方面的处理。

自己也一直在思考,目前的AI+生物,到底哪个方向落地应用最快。目前的结论是,医学图像/生物成像技术会落地更快,因为CV现在发展很蓬勃。特别是用到冷冻电镜上,现在有很多科学家也在做。

在AI+生物方面,我自己喜欢的方向比较多,比如说,AI+基因组数据做突变预测或者是生物大分子机制模拟,或者是生物成像。但真正能快速应用到实际的,估计目前只有生物成像的研究了【个人看法】。
同时,生信领域做数据分析的方面,不知道能不能引进一些AI的算法来改进传统的数据分析流程或者算法。
反正以上这些我都挺感兴趣的,慢慢加油吧!

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