活动概况

本期学术工作坊由清华大学智能产业研究院 惠妍讲席教授、首席科学家马维英主持。马维英向与会师生简单介绍了活动背景，并对AI赋能医疗健康领域的巨大潜力做了展望：随着第四次工业革命的到来，伴随互联网、人工智能以及云计算技术的快速发展，精准医学与医学大数据在生命科学领域的作用越来越明显；生物医学也迎来了新的发展契机。清华大学智能产业研究院AIR，作为面向第四次工业革命的应用研究机构，也将智慧医疗列为重点研究方向之一，研究团队关注医疗的核心挑战性问题，聚焦于研究先进的AI技术和智能化解决方案，促进AI赋能新药研发、影响与医疗诊断、基因组编码与分析及神经科学计算。

马维英教授主持AIR第1期学术工作坊

彭健：结构性和功能性基因组学的机器学习算法

第一位演讲者是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系副教授彭健，他在线展开了一场主题为“结构性和功能性基因组学的机器学习算法”的报告。功能性基因组学领域的最新发展实现了对分子间相互作用、功能性活动和基因干扰影响的大规模测量。他介绍了深度学习算法，这些算法可用于预测蛋白质结构，完成蛋白质工程和抗体设计的序列-功能映射。点此查看完整文字稿整理，PPT及视频资料

彭健教授报告

唐建：基于图表示学习的新药发现

第二位演讲者是魁北克人工智能研究所Mila、蒙特利尔高等商学院助理教授唐建，他就基于图表示学习的新药发现展开了一场精彩的线上报告，包括分子性质预测、从头开始的分子设计与优化、逆合成预测。唐建教授在新药发现上的前沿研究引发了在座学者的热烈讨论，现场开展了一场激烈的思想交流碰撞。点此查看完整文字稿整理，PPT及视频资料

唐建教授报告

晋向前：基因即因，未来已来

第三位演讲者是华大股份首席信息官晋向前。他报告的主题为“基因即因，未来已来”，用自己的亲身经历，诙谐幽默的语言讲述了基因以及基因测序分析技术普及化的重要性。点此查看完整文字稿整理，PPT及视频资料

晋向前博士报告

曾坚阳：基于机器智能的分子识别模式解析

第四位演讲者是清华大学交叉信息研究院副教授、博士生导师曾坚阳。近年来，高通量实验技术和海量生物数据的涌现以及先进人工智能技术的兴起，为深入探索分子间的识别机制提供了一个崭新的机会，但同时也对计算模型提出了新的挑战。他以“基于机器智能的分子识别模式解析”为题展开报告，围绕从海量生物数据中解析分子间识别模式这一目标，从信息整合、特征提取、异构网络等多维度出发，探讨如何提高药物发现效率。点此查看完整文字稿整理，PPT及视频资料

曾坚阳教授报告

马剑竹：利用细胞网络模型解释基因变异

第五位演讲者是北京大学人工智能研究院副教授马剑竹，他报告的题目为“利用细胞网络模型解释基因变异”，从癌症的得病机理开始，讲述了基因突变的随机性以及如何在这种随机性里找到一定的规律性并通过结合神经网络架构与细胞内部机理来打造新一代可解释的深度学习框架，从而实现癌症患者的精准治疗。点此查看完整文字稿整理，PPT及视频资料

马剑竹教授报告

本次AIR学术工作坊吸引了来自麻省理工、奥尔堡大学、中科院、北京大学、华中科技大学、北京航空航天大学、伦敦帝国理工大学，清华大学等高校师生，以及来自微软亚洲研究院、百度、华大基因、合生基因、字节跳动、智源实验室等相关领域的业界专家，线上及线下共1600多位人士听取了本次报告，与主讲嘉宾一起探讨了“AI赋能基因分析与新药发现”这一话题，AIR院长张亚勤教授，副院长刘洋教授也出席并认真听取了报告。专家学者们极大地肯定了学术交流的重要性，并对构建智慧医疗的美好蓝图寄予期待。

张亚勤认真听取报告并向讲者提问讨论

AI Healthcare是AIR的研究方向之一，作为应用研究机构，研究团队关注医疗的核心挑战性问题，聚焦于研究先进的AI技术和智能化解决方案，促进AI赋能新药研发、影响与医疗诊断、基因组编码与分析及神经科学计算，致力于为全人类的医疗健康事业做出贡献！

撰文 / 冼晓晴

编辑排版 / 冼晓晴

校对责编 / 黄妍

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AIR学术工作坊第1期｜AI赋能基因分析与新药发现