「技术」全新AutoML工具实现基因组全自动建模“宝藏技术”解读生命天书 |人工智能|机器学习|华大基因|

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。
【「技术」全新AutoML工具实现基因组全自动建模“宝藏技术”解读生命天书】

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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。

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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。