為促進資訊、智慧與生命健康的交叉研究，服務“面向人民生命健康”國家重大戰略，由中國人工智慧學會、中國自動化學會聯合主辦的“資訊、智慧與生命健康交叉系列學術沙龍”（第1期）於2022年1月14日線上成功舉辦。本期沙龍的主題是“生物醫學大資料與人工智慧：現在與未來”，由CAAI生物資訊學與人工生命專委會、CAA智慧健康與生物資訊專委會、清華大學自動化系聯合承辦，北京資訊科學與技術國家研究中心、廈門大學航空航天學院、福州資料技術研究院等單位協辦。
CAAI生物資訊學與人工生命專委會（以下簡稱“專委會”）主任委員、清華大學教授張學工，哈爾濱醫科大學、海南醫學院教授李霞，中南大學教授、計算機學院院長王建新，西安電子科技大學教授高琳，北京建築大學教授、電氣與資訊工程學院院長郭茂祖，同濟大學教授黃德雙，上海交通大學教授沈紅斌受邀參加此次活動，廈門大學教授王穎、WeGene創始人陳鋼、醫渡雲首席資料科學家彭滔作為研討嘉賓參會，主題發言環節由清華大學教授汪小我主持，研討環節由專委會秘書長、清華大學副教授古槿主持。
在主題發言環節，張學工作題為“生物資訊模式識別的研究回顧”主題報告，回顧了他在二十多年前從極小樣本機器學習問題切入生物資訊學領域的經歷，隨後提出了機器學習能否從組學大資料從頭總結規律、發現知識的前沿問題，並分享了他針對該問題的初步探索。李霞作題為“生物醫學大資料：‘大資料’+‘大健康’”主題報告，指出從醫學提出需求、解決實際問題非常重要，由於人體高度複雜，傳統機器學習方法在面對生物醫學問題時存在很多新的挑戰。王建新作題為“生物醫學大資料應用思考”主題報告，提出生物醫學大資料研究六大方面的挑戰，即資料整合融合、資料治理、資料開放共享、透明性和可復現性、可解釋性、整合知識的資料驅動學習。黃德雙作題為“關於生物醫學大資料與人工智慧發展的思考”主題報告，指出神經網路在生物醫學大資料領域大有可為，傳統神經網路主要面對結構化資料，而生物醫學資料很多是非結構化資料，近期圖模型的進展值得高度關注。高琳作題為“單細胞資料驅動的關鍵問題與挑戰”主題發言，指出單細胞組學技術的突破性進展使得生物醫學研究進入了單細胞水平，並著重從細胞型別的定義、細胞相互作用兩個角度探討了單細胞資料計算分析所面臨的挑戰。沈紅斌作題為“生物醫學大資料與人工智慧研究討論”主題發言，指出深度神經網路在醫學影象、組學資料處理方面發揮越來越重要的作用，並提出四方面的挑戰：多組學多模態資料處理、批次效應嚴重的資料處理、穩定與可解釋性模型的構建、演算法與算力的挑戰。
在問題研討環節，嘉賓圍繞“面向生物醫學大資料的人工智慧，有哪些特殊的理論、方法學方面的挑戰？”“生物醫學大資料與人工智慧結合，近期最有可能取得突破的點在哪？”“生物醫學大資料與人工智慧的產業化前景如何？IBM、Google先後折戟健康領域，這方面產業化有什麼困難和瓶頸？”三個問題進行了互動討論。
此次活動採用線上主題研討的模式，旨在研討生物醫學大資料與人工智慧前沿交叉領域的研究現狀與未來發展趨勢。CAAI生物資訊學與人工生命專委會、CAA智慧健康與生物資訊專委會100多名成員線上參會，另有200餘人觀看了線上直播。
本文由CAAI生物資訊學與人工生命專委會供稿
