關於 基因演算法應用 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

0709華爾街日報

*【日本宣佈進入新的疫情緊急狀態，東京奧運會將在無觀眾情況下舉行】
東京奧組委表示，東京奧運會將在沒有觀眾觀賽的情況下舉行。此前，由於新冠感染病例上升，日本宣佈進入新的緊急狀態，並將持續到奧運會結束。
https://tinyurl.com/yf2twxa4

*【輝瑞將向監管機構申請新冠疫苗加強針使用授權】
輝瑞公司將在未來幾周向美國監管機構申請分發新冠疫苗加強針的許可，以便在新的病毒變種增多的情況下，增強對人體的防護。
https://tinyurl.com/yz8lje57

*【CDC數據顯示Delta變種成為美國主要流行新冠毒株】
提交給美國疾控中心的新冠陽性檢測樣本的基因序列顯示，截至7月3日的兩周裡，Delta變種佔到美國新冠感染病例的51.7%。
https://tinyurl.com/yhhxmoko

*【一些人打了疫苗仍死於新冠，科學家說並不意外】
疫苗並非100%有效，所以一些人即便接種了兩劑疫苗，仍然會被感染。儘管存在突破性感染病例，完成接種的人群出現重症和死亡的比例顯著降低。對抗感染能力更強的Delta德爾塔變異毒株，疫苗也有效。
https://tinyurl.com/yferst74

*【FDA縮小阿茲海默病新藥的建議使用範圍】
美國衛生監管機構縮小了近20年來首個阿茲海默病新藥的處方使用範圍，建議只將該藥應用於出現早期症狀的患者。
https://tinyurl.com/yfy8jz6p

*【美國7月3日當周首次申請失業救濟人數微增至37.3萬】
美國上周首次申請失業救濟人數微幅增加，但在公司爭相招聘新員工並挽留現有員工的情況下，失業人數仍接近疫期低點。
https://tinyurl.com/ye2nbjwn

*【紀要顯示美聯準會官員暗示或提前縮減購債，但強調保持耐心】
美聯準會6月份會議的紀要顯示，官員暗示，由於美國經濟今年增長強於預期，他們縮減大規模經濟刺激措施的時間可能需要比預期提前。
https://tinyurl.com/yer7rhvy

*【美國股市收盤下跌，受經濟擔憂拖累】
美國股市週四暴跌，美國國債收益率連續第四天下跌，因投資者解除了對經濟高增長和通脹的押注。
https://tinyurl.com/yekhx4u7

*【美國股市不再一家獨大，大型科技股除外】
如今，美國股市上銀行和工業類股走勢與海外股市的關聯度已經大於與美國成長型股票之間的關聯度。
https://tinyurl.com/yfjk8jqh

*【拜登設海外投資委員會使命擴大，或成為抗衡中國利器】
拜登計劃讓美國與中國和其它潛在對手競爭，而美國海外投資委員會使命的變化意味著，這個由美國財政部牽頭的多機構委員會將成為此類計劃中的關鍵。
https://tinyurl.com/yfnosknn

*【美國將讓撤離的阿富汗翻譯員在其他國家等待入境美國】
美國政府官員表示，總統拜登將宣佈一系列有關美國從阿富汗撤軍的最新情況，包括在8月底前從該國撤離數千名阿富汗翻譯員的計劃。
https://tinyurl.com/yznu8ygs

*【拜登將在行政令中瞄準鐵路和遠洋航運業】
據一位知情人士稱，拜登政府將推動監管機構打擊海運和鐵路行業中的聯合及反競爭定價行為，這是該政府為削弱大企業主導行業的力量的廣泛努力的一部分。
https://tinyurl.com/yevm8sab

*【大型科技初創企業在韓國大量湧現】
韓國正在成為培育大型科技初創公司的熱土，在生物科技、網約車和在線支付等領域，很多新企業湧現出來。
https://tinyurl.com/yhct2nnz

*【美國逾30州就Google應用商店運營方式提出反壟斷訴訟】
美國30多個州和哥倫比亞特區對Alphabet旗下的Google提起反壟斷訴訟，指控後者通過其Google Play應用商店進行非法壟斷。
https://tinyurl.com/yfko9owx

*【報告顯示去年全球風能和太陽能發電能力以創紀錄速度增長】
石油巨頭英國石油在其年度全球能源市場報告中說，儘管疫情導致整體能源需求大幅下降，去年全球風能和太陽能發電能力仍以創紀錄的速度增長。
https://tinyurl.com/yzkvhsax

*【報導：螞蟻集團支持的印度外賣公司Zomato上市估值或高達79.8億美元】
路透報導，印度外賣公司Zomato將把首次公開募股發行價定在每股72-76盧比之間。
https://tinyurl.com/ye5qjavj

*【研究發現YouTube搜索演算法引導用戶觀看虛假和色情影片】
根據非營利組織Mozilla Foundation的研究，在觀看者感到反感的YouTube影片中，有71%是由該平臺的演算法推薦的。這項研究凸顯了YouTube在試圖管控用戶所生成內容時面臨的持續挑戰。
https://tinyurl.com/yhclfysu

*【處於勒索軟體攻擊中心的軟體公司Kaseya在4月就被警告存在網絡漏洞】
據發現問題的荷蘭安全研究機構稱，一家與上周開始的大規模勒索軟體狂潮有關的軟體公司在4月初被通知存在一個網絡安全性漏洞，而後者正是在這次攻擊中被利用的漏洞之一。
https://tinyurl.com/yfep9gb2

*【「晶片荒」可能持續到2022年】
全球晶片短缺問題可能會持續到明年，晶片荒已衝擊了汽車行業，卻成為許多半導體製造商的福音。
https://tinyurl.com/ydkdfsmd

*【歐盟在反壟斷案中對Volkswagen和寶馬處以10億美元罰款】
歐盟對Volkswagen和寶馬汽車公司處以8.7519億歐元的罰款，原因是它們在新的柴油乘用車的排放淨化方面限制了競爭。
https://tinyurl.com/yzndbxed

醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景

今年開始我分享比較多醫療相關的文章，特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態，分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值，提供大家參考。

最近，我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」，就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為，傳統產業「＋AI」的時代已經到來，AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效，創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因，以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口，一起探索發掘醫療產業重塑的機會。

以下是來自峰會的現場報導，文章經21世紀經濟報導授權轉載。

「多年前，如果你問我人工智能最好的應用會是什麼，我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題，我覺得人工智能最好的應用場景，毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。

也正因如此，創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口，目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目，涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。

「隨著團隊的擴張，現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度，搭建醫療生物領域專業化團隊，接下來的1到2年，醫療技術領域的投資將是我們的重中之重，我們會把火力集中在IVD（In Vitro Diagnositcs）體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。

本次分享中，李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求，同時，重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景，並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐，給參會嘉賓提供了相關建議。

▎AI賦能傳統行業的時代已經到來

李開復認為，現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計，AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代，大家把AI當「黑科技」，可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值，就先投資進去公司，再幫牠找應用。

但現在情況已經發生改變，AI賦能傳統產業的時代到來，這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統，而是指任何沒有AI的行業，其中也包括醫療產業。

人工智能發展到今天已有60多年歷史，李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此，他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先，深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳，如識別腫瘤的正確率；其次，數據量越多，結果越好；第三，千人千面，運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療；第四，文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的，因而近年來深度學習取得了很多突破。

李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求：

第一，需要海量的數據；
第二，數據不能是網上爬來的，而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤；
第三，只能在單一領域內工作；
第四，需要比較大的計算力；
第五，需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化，但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。

至於AI是否適合用在醫療領域，李開復認為，當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源，他對AI+醫療的未來有非常大的信心。

但同時他也提到，AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先，AI不擅長做「全科大夫」，只能解決某一特定領域的問題，不可過份神話這一技術。其次，傳統醫療需要的是小而精的數據，而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環，因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。

此外，李開復指出，醫療是非常神聖的，關乎人的生命與健康，與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式，而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單，而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程，讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們，而非取代他們。

▎AI+醫療的細分落地場景

李開復認為，目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一，病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生，而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷，但可以幫助更好的篩選，提供更好的建議。

第二是藥物研發方面，最近國際上已經有了一些成果，如美國一家公司做的蛋白質折疊，以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能，已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間，對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。

第三是大數據與AI的結合，近年來有各種新數據產生，如基因、轉錄、蛋白、代謝等等，都可以用來做新的分析，創作更多新的應用和價值，針對每個患者背景做出更精準的診斷。

此外，李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域，AI都可以創造價值。

AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究，擁有較為豐富的專業知識。李開復認為，做AI最重要的是有海量數據，創新工場會關注真正數據源頭的掌握者，獲得脫敏數據後再思考如何激活，如何做出新的產品，產生更大的價值。此外，團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司，因為這些人更懂醫療的具體流程，大家的合作將產生價值。