全球首個嬰幼兒視功能損傷手機智能篩查系統

中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊聯合國內外23家醫院、高校和企業，研發全球首個嬰幼兒視功能損傷手機智能篩查系統，為破解嬰幼兒視功能損傷及相關眼病早期篩診難題提供有效技術手段。相關成果發表于《自然·醫學》（Nature Medicine）。0～4歲嬰幼兒處于視功能發育的關鍵時期，這個階段發生的眼病如果不能及時干預治療，很可能導致患者長達幾十年低視力甚至致盲。國家疾控中心數據顯示，全國5000萬0～4歲嬰幼兒中，眼病發病率高達9.11%，早篩早治是提高嬰幼兒視功能預后的關鍵。然而由于此年齡段嬰幼兒尚無法配合現有視功能檢查，研發嬰幼兒視功能篩診技術可以對視功能損傷及相關眼病進行早篩早治。

利用智能手機早期篩查嬰幼兒視功能損傷場景（圖片來源于中山大學網站）

智能手機播放動畫視頻并記錄嬰幼兒注視行為（圖片來源于中山大學網站）

復雜網絡和大腦連接體中的幾何同構、貪婪導航性和短視傳輸

清華大學腦與智能實驗室復雜網絡智能中心凱龍等人提出一種測量復雜互聯系統內變量空間、幾何形狀和導通性間關系的快速算法，通過分析網絡隱含幾何理解大腦等復雜系統。相關成果發表于《自然·通訊》（Nature Communications）。當前，大腦網絡結構已經可以在三維空間中可視化，但塑造大腦結構的變量數量非常多，其中，年齡和性別是已知變量，許多變量雖未知卻仍可在大腦網絡形態中找到蹤跡。因此，研究者們嘗試去測量某個網絡形態與其隱含幾何之間的同構程度。同時，這個同構程度還可以用作區分腦網絡不同狀態或健康狀況的標志性指標。

“智能活菌機器人”研發成功

華東理工大學生物工程學院、生物反應器國家重點實驗室葉邦策教授團隊開發出生物標志物響應的智能益生菌，用于診斷、記錄和改善炎癥性腸病。相關成果發表于《細胞宿主與微生物》（Cell Host & Microbe）。研究團隊開發出一株工程化智能益生菌。這個工程菌系統集成3個模塊（熒光報告模塊、堿基編輯記錄模塊和藥物表達分泌模塊），能夠在體內同時執行診斷、記錄和改善炎癥性腸病的功能。利用工程學方法，研究人員通過元件開發及基因線路重編程等手段，構建具有診斷疾病或靶向治療疾病的“智能活菌機器人”，可實時感應人體環境的疾病信號并調控下游基因線路，實現感知、傳導、計算及反饋的一體化功能。

信息提取研究新突破

復旦大學計算機科學技術學院張奇、黃萱菁團隊提出可用已有的信息提取數據集，實現提高模型在當前場景的性能的同時大大減少所需要的標注樣本數目，建立結構化提取任務的統一遷移學習框架。相關成果發表于《國際計算語言學會議》（International Conference On Computational Linguistics）。自然語言處理研究是用人工智能來處理、理解以及運用人類語言。信息提取是自然語言處理的一個應用廣泛的分支，從非結構化文本中自動提取結構化信息。比如在線客服自動回復機制、網絡信息監測系統及人工智能機器人的對話機制等，其對商業、醫學、通信、審計、媒體、政府等多種文字密集型行業應用領域產生了重要作用。