“跟着测序技能的快速的提高，当每个人都有时机取得一份专属的个人全基因组数据时，怎么从海量的生命数据中高效、精准地解读生命奥妙，已成为职业重视的焦点。”近来，在国内测序职业龙头华大对外发布两款纳米孔测序仪之际，
值得一提的是，跟着纳米孔测序仪的推出，华大宣告将进入“SEQ ALL”阶段，也便是完成了“全读长”测序产品的闭环。相似的，团队根据基因检测大数据，结合先进的AI算法，提出了“生成式生物智能GBI ALL (Generative Bio-Intelligent)”立异范式。
据介绍，GBI ALL理念的中心在于经过生成式生物智能技能，完成对全基因组数据的深度解析。其间，基因检测多模态大模型GeneT是在AI大模型范畴的重大突破。
华大基因IT副总监梁伦纲介绍，在实在临床样本的测验中，GeneT模型展示出了极高的精确率，能够从数百万个变异位点中快速筛选出与临床表型相关的致病骤变，可为临床确诊和医治供给支撑。
除了面向临床的GeneT模型外，华大基因还提出了面向大众的ChatGeneT基因组咨询渠道。普通用户上传自己的基因检测陈述到chatGeneT渠道，经过对话方法了解相关疾病的遗传危险及防备主张。
此外，华大基因还推出了智能化的疾病防控体系13311i，经过AI算法和剖析，协助猜测个别健康危险，拟定个性化的防备计划，推进从被迫医治到自动健康办理的改变。
实际上，获取基因组数据仅仅是解开许多生命疑团的第一步，测序取得的海量数据怎么样处理则是该技能有用使用的要害。这也是该范畴长时间提高的方向之一。
全球职业巨子因美纳（Illumina）的人工智能副总裁Kyle Farh在上一年9月于江苏南京举办的一场大会上即提出，“根据和大模型的算法正在基因数据范畴展示巨大潜力，因美纳研制团队正全力推进根据自然选择练习的AI算法在基因数据中的使用开发。”
上一年6月，因美纳也曾宣告推出全新（AI）算法——PrimateAI-3D，其能使用灵长类动物基因和先进的人工智能技能来改进遗传危险猜测和药物靶点发现。“你能够在和别的的当地的现有文本上练习ChatGPT等生成言语模型，个人会使用了相似的深度学习架构，但咱们的数据来自数百万年的自然选择。”该公司其时称。