11月22日，中国自动化大会卫星会议“智能健康与生物信息”成功举办。研讨会由清华大学张学工教授主持，中科院自动化研究所侯增广研究员、西安交通大学叶凯教授、浙江大学牟颖教授、清华大学江瑞副教授四位专家受邀做专题报告。随后，张学工教授介绍“智能健康与生物信息专委会”筹备工作进展，回顾了维纳、钱学森关于生命系统控制的深刻认识，提出生命系统的研究是自动化学科的重要初心、对医疗健康做贡献是自动化学科的重要使命。与会专家对成立专委会表达了极高的热情和强烈支持，认为自动化与健康、生物的交叉研究是自动化学科重要的发展方向，希望专委会能为学科发展、人才培养起到推动作用，为人民健康事业做出更大贡献。

中科院自动化研究所侯增广研究员作“医疗机器人面临的挑战与问题”专题报告。首先，报告中提到人工智能和机器人在快速发展，同时也面临诸多挑战。结合医疗和康复机器人的前沿技术与实际应用，阐述相关领域的机遇与困难问题，包括康复机器人、精确感知与控制、闭环智能的挑战、脑机接口等方面，以及对未来发展的若干思考。

侯增广：医疗机器人面临的挑战与问题

西安交通大学叶凯教授作“基因组变异检测方法及其应用”专题报告。基因组结构变异是大片段DNA序列的重新排列，相比单碱基替换变异，结构变异个数少但功能影响更显著。高通量测序技术的快速发展，带来基因组小尺度变异研究的飞跃。然而，由于结构变异高发位点序列重复度高且变异长度往往大于测序数据长度，传统基于统计学框架的计算方法难以确定结构变异的位点、大小、类型、基因型，严重阻碍深入探究生物性状进化和疾病发生机理。针对以上难点问题，提出基于数学模型、模式识别的计算方案， 开发出系列变异计算方案，并在国际国内项目中使用。

叶凯：基因组变异检测方法及其应用

浙江大学牟颖教授作“基于微流控技术的生物分子精准定量”专题报告。单分子计数技术可使掩藏在群体信息中的每一个微弱信息得以体现，可以实现生物分子绝对定量。微流控技术具有微型化——芯片仅几平方厘米；自动化——进样、混合、检测由微流控自动实现；集成化——多个功能一张芯片实现；在微小体系中，反应速度快、检测时间短，这些为生物分子精准定量提供了一个新平台。基于微流控技术的生物分子精准定量技术为解决这类难题提供了一种新途径，以其敏感度高（单分子）、准确性好（绝对定量）的独特优势为精准医疗提供一个新工具。

牟颖：基于微流控技术的生物分子精准定量

清华大学江瑞副教授作“DeepX破译基因调控的深度学习方法”专题报告。理解基因调控的规律是研究人类表型多样性、解析复杂疾病致病机制的基础。近年来新一代深度测序技术的迅速发展使得大规模获取基因组序列、基因组表观状态、基因表达成为可能，也使得如何运用机器学习的最新成果分析这些数据成为一个研究热点。针对识别序列调控元件、解析基因调控模式、探索疾病致病机制的路线递进地开展研究，发展了一套整合基因组序列与表观基因组信息的深度学习方法论，为运用机器学习的最新成果研究生物系统的内在规律提供了有益的借鉴。

江瑞：DeepX破译基因调控的深度学习方法

随后召开了“智能健康与生物信息”专委会筹备会议。首先，张学工教授作“从自动化看智能健康与生物信息”专题报告。报告中提到，对生命系统的研究是自动化学科的重要初心、对医疗健康做贡献是自动化学科的重要使命，而成立智能健康与生物信息专委会是中国自动化学会的重要发展举措。希望专委会能立足信息、控制、系统、智能科技，探索生命奥秘、造福人民健康、推动学科发展。随后，与会专家学者纷纷发言，针对专委会的组织架构、如何发挥专委会作用、如何凝练学科方向、专委会的特色与定位、专业教育与科普宣传等话题进行了深入的交流讨论。

来源：大会组委会