返回首页
低质数据资源适配的可信生物组学挖掘方法体系及精准医学应用
CCF科技成果奖
项目名称：低质数据资源适配的可信生物组学挖掘方法体系及精准医学应用
完成单位：同济大学、微众银行、微软亚洲研究院
主要完成人：刘琦、杨强、范力欣、啜国晖、李东胜
本项目针对生物组学数据高维高噪、弱标注小样本、多模态欠匹配等低质难题，构建了“低质数据适配AI分析—可信挖掘平台搭建—‘AI for Omics’范式形成”的方法体系，大幅提升组学数据复用价值，助力肿瘤等疾病精准医学研究。开发30余项平台数据库，获广泛引用。与国内外企业合作，临床转化产生良好效益。
<<< 上一篇
可证明鲁棒的深度神经⽹络训练与验证技术
<<< 下一篇 复杂生物分子互作网络建模理论与方法
读完这篇文章后，您心情如何？
推荐内容
More >>>- · AI时代产学研合作如何创造新价值 CCF UIC论坛
- · 构建可信AI：企业级Agent架构与应用实践 | TF
- · 以数据为中心的AI智能体落地实践 | TF技术前
- · 大模型的知识与记忆 | TF技术前线184期回顾
- · 复杂智能体系统的开发与驾驭——对话宋继强、
- · 共绘BioAI无限未来 ——CCF TF第186期在京成
- · CNCC2026颁奖典礼隆重颁发四大奖项 ——CCF王
- · 2026年CCF大学生启航计划发布典礼在蓉举行
- · 第二届CCF数字孪生创新发展推进会和CCF沈阳联
- · CCCF 2026年10月刊发布
- · 2026 CCF CCSP竞赛手册发布，10月21~22日成都
所有评论仅代表网友意见