至顶网CIO与应用频道 06月29日 北京消息:6月22日,主题为 “融合创新方案,芯领精准医疗” 的第三届英特尔生命科学信息技术论坛在京举行。来自政府、医学界、产业界、学术界的代表齐聚一堂,分析数据驱动下的精准医疗现状与挑战,分享全球趋势和新兴机会,共议本土创新与实践。精准医疗已经驶上普及化的快车道,本届论坛公布了一系列精准医疗领域的重要成果,进一步加速精准医疗的普及化进程。
数据驱动精准医疗创新与变革
数据是精准医疗行业发展的“原力”,准确、海量的数据是精准医疗的重要实现条件,如何更有效地汇集、存储、管理和分析数据是精准医疗面临的关键挑战。以数据分析、云计算为主导的IT技术正与生物技术有机融合,从而实现对海量数据的提取和分析等,推动精准医疗的创新和落地。
作为一家数据公司,英特尔在精准医疗领域具有独特价值。通过提供高效的计算、存储和传输技术,包括英特尔至强处理器与至强融核处理器、高速的非易失性内存技术和超高速以太网互联技术等,英特尔与合作伙伴齐心协力实现计算能力的发掘和释放。针对如何进行大规模、安全、高效的数据分析,英特尔还持续为各种分析场景提供算法级的优化、并在FPGA加速引擎方面加速投入,促进机器学习和人工智能技术有效应用在精准医疗中,为精准医疗开辟广阔而充满机遇的航道。
“精准医疗是数据驱动的科学,是生命科学、医学技术和计算技术融合的前沿领域。”英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示:“对海量数据和各种形态数据的处理和分析是精准医疗的重点。英特尔是一家数据公司,不断拓展计算的边界,提供大数据、云计算、人工智能以及网络存储等尖端技术,促进精准医疗的大力发展。中国在精准医疗的发展走在世界前列,英特尔与产业链伙伴携手创新的空间巨大。”
英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁 杨旭
创新成果推动精准医疗普及化
在中国,精准医疗已经成为国家层面推动和市场力量主导的一个新兴行业。英特尔相信,中国正立于精准医疗的潮头,具备得天独厚的发展土壤。在数据的推动下,企业、医生、医院、基金组织和政府部门将紧密合作。英特尔正与中国的合作伙伴加速精准医疗的变革与普及,本届论坛发布了一系列创新成果。
·博德研究所、英特尔、华大基因、阿里云和浪潮,联合宣布推出BIGstack解决方案和GATK中国社区。博德研究所开放了GATK4的源代码,并与英特尔携手利用英特尔CPU、Omni-Path Fabric和SSD开发了名为博德-英特尔基因组学堆栈(BIGstack)的突破性架构。华大基因将采用最新的GATK工具,并与阿里云合作,使客户能够在华大基因在线平台上访问GATK4、博德的工作流管理系统Cromwell以及WDL(工作流定义语言)。BIGstack——这个交钥匙解决方案将作为参考设计,通过原始设备制造商(OEM)和系统集成商来提供,浪潮是中国首家提供这个交钥匙解决方案的OEM合作伙伴。GATK中国社区将为生态系统合作伙伴提供技术支持,这些合作伙伴致力于基于GATK4、Cromwell和WDL的研究和应用。
·英特尔与上海市儿童医院宣布启动儿童健康协作云中心,这是一个开放式平台,是双方针对儿童遗传基因组研究和数据交换应用于临床的范例。在合作伙伴的共同努力下,这个最佳数据交换框架已在上海市儿童医院、联盟医院和上海交大生物医学转化中心上线。上海市儿童医院和联盟医院利用该框架,在不同站点之间对儿童发育迟缓案例进行基因变异识别和比较。
·诺禾致源与英特尔宣布成立基于RSD的可扩展基因组学中心。诺禾致源也开始使用基于英特尔BIGstack基因组的解决方案,其中采用了最新的英特尔CPU、NVMe和更先进的RSD设计,通过提高大规模数据处理能力以满足全球化、可扩展基因组数据中心模式的需求。
·华大基因推出采用英特尔FPGA的基因组一体机。英特尔和华大基因联合设计基于FPGA的基因组数据分析一体机。基于FPGA的基因一体机加速了基因分析流程,提供更高的计算性能和更低的能耗,满足中国基因组学研发对基因组数据处理的最新要求。
·基因组一体机联合实验室宣布成立。它是英特尔精准医疗伙伴计划的下属联盟,浪潮、UEC、华大基因、聚道科技、阿里云、Falcon和安诺优达与英特尔合作,为医院和研究机构客户开发基因组学设备,以便处理本地数据分析需求,并提供更好的用户体验和出色的性能。英特尔支持基因组学设备联合实验室的成员,在BIGstack参考设计的基础上构建自己的解决方案,联合实验室将提供包括至强E5 V4、SSD、OPA和FPGA在内的全新英特尔架构产品和技术。
英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理 李亚东
英特尔医疗与生命科学集团亚太区总经理李亚东表示:“对于目前取得的一系列创新成果和实践进展,我们感到很兴奋。英特尔有信心跟合作伙伴一起,实现‘2020年,一天内完成基因数据的收集、分析和解读’的愿景,推动精准医疗走好每一步,更要在普及化上越走越快,让健康与你我同行。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。