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抗擊”新型肺炎!阿里達摩院研發AI算法,半小時完成疑似病例基因分析


2020-02-05 15:04 作者:admin 瀏覽量:
 
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利用技術輔助抗擊疫情,阿里巴巴、百度等科技巨頭各顯身手。

此前,AI科技大本營采訪報道了阿里達摩院《數十名工程師作戰5天,阿里達摩院連夜研發智能疫情機器人》一文,后者為了解決客服人力不足的局面,快速響應政府需求開發相應產品。

1月29日,阿里云宣布開放一切AI算力,將與合作機構向全球科學共同體免費開放相關藥物研發資源,共同加速針對新型冠狀病毒的藥物研發。

基于阿里云提供的強大AI算力,可以幫助科研機構縮短研發周期,支持病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作。

很快,新成果再度宣布。2月1日,由浙江省疾病預防控制中心、阿里達摩院醫療AI團隊和杰毅生物技術公司共同研發的自動化的全基因組檢測分析平臺上線浙江省疾控中心,該平臺將在浙江大規模應用。

其中,針對新型冠狀病毒的AI診斷技術,阿里達摩院研發了AI算法,可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時,大幅縮短確診時間,并能精準檢測出病毒的變異情況。當然,該平臺同樣有基于阿里云的算力為病毒解析提供支撐。

達摩院算法專家顧斐博士在疾控中心設置基因檢測分析參數

 
公開信息顯示,該病毒是基因組序列最長的病毒之一,全基因組序列全長29847bp,臨床診斷需要將患者樣本與該病毒基因序列進行比對才能確定診斷結果。

另一方面,根據阿里方面提供的資料,目前醫院普遍采用核酸檢測方法,其只能檢測到病毒基因的局部。而由于病毒存在變異的可能性,對于整個基因序列來說這種檢測方法猶如盲人摸象,一旦病毒發生變異,就可能出現漏檢的情況。

當前,全國新型冠狀病毒肺炎疫情依然嚴峻,快速、精確診斷對于疫情控制尤其重要。

而此次研發的自動化全基因組檢測分析平臺采用不同于核酸檢測方法的全基因組檢測技術,對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對,能夠有效防止病毒變異產生的漏檢,并將原需數小時的全基因分析流程減少到半小時,大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。

阿里方面稱,疫情發生后,達摩院算法專家顧斐博士第一時間針對新型冠狀病毒基因進行特征分析,并推出多個算法模型。在序列比對過程中,達摩院對算法增加了分布式設計,有效提升比對效率;在病毒序列拼接階段使用分布式設計的de Bruijn圖算法,變異病毒也能精準檢測。

浙江省疾控中心基因測序負責人孫逸博士表示,基于該平臺,未來還可以在短時間內將檢測范圍覆蓋整個確診病例,也為后續疫苗與藥物研發打下基礎。




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