自兴人工智能：聚焦AI染色体核型分析，遗传生殖和血液肿瘤领域各大头部医院都在用
《创新者的处方》中提到，颠覆式创新的机会，被藏在边缘的不被行业领先者重视的细分市场里。
“AI染色体核型分析便是目前拥挤的医疗AI赛道中的边缘市场。从‘冷门’的细分领域入手，不断强化竞争力，逐渐向市场中心渗透，这也是自兴人工智能的战略发展逻辑。”蔡昱峰如是说。
蔡昱峰是一位成功的连续创业者，电子商务、无人驾驶、医疗AI……，蔡昱峰总能抢先一步，在它们成为热门领域前进入。
自兴人工智能于2016年12月在长沙成立。与绝大部分AI企业不同的是，自兴人工智能没有选择肺结节、宫颈癌、眼底等热门AI医疗应用场景，而是选择了冷门的AI染色体核型分析。从自兴人工智能目前的成长来看，这一选择已经有了正向的回应。
成立4年来，自兴人工智能已完成了两轮融资，投入近亿元于AI染色体核型分析这一细分赛道。
2016年12月，团队自筹500万元；
天使轮，2018年4月，由泓泰科技投资；
Pre-A轮，2019年5月，由兴湘新兴产业基金领投，泓泰科技跟投。
目前，自兴人工智能的AI染色体核型分析系统已进入中信湘雅生殖与遗传专科医院、郑州大学第一附属医院等10余家头部标杆医院，实现了传统染色体分析的业务替代。
团队具有浓厚的中南大学背景和华为基因自兴人工智能的企业名称，取自于其首席科学家蔡自兴的名字。蔡自兴是第3、4届中国人工智能学会副理事长、IEEELifeFellow、中南大学教授。从事智能科学技术研究35年，专注于人工智能、智能机器人领域，撰写出版了50多部人工智能领域学术著作，在国内外发表了千余篇学术论文。
身为首届全国高校国家级教学名师，蔡自兴致力于培养更多有志于人工智能的人才。与父亲侧重AI学术和科研相比，自兴人工智能创始人蔡昱峰更侧重于AI的应用与产业化。
自中南工业大学毕业后，蔡昱峰进入到全球五百强企业之一的联想集团工作。在近十年的工作时间里，蔡昱峰从一线人员快速成长为联想广东区市场总监、联想集团总裁助理，并入选首届联想五十杰。期间，他还攻读了香港科技大学EMBA，随后选择独立创业进入电子商务领域，赚取了人生第一桶金。至此，蔡昱峰已积累了20余年商业经验和十余年的创业经验，为AI领域的二次创业积累了丰富的资源和经验。
2014年，蔡自兴获得中国人工智能最高奖——吴文俊智能科学技术奖成就奖，借此契机蔡昱峰决定回到AI领域，致力于将其父三十余年的研究成果产业化。
得益于蔡自兴在行业内的影响力，自兴人工智能团队快速集聚了一批人工智能领域的高素质人才，且多数人都曾受教于蔡自兴。此外，蔡昱峰也十分注重团队的工程化能力，并在人才遴选过程中，有意识地引入国内工程化能力最强的华为人才。基于此，自兴人工智能核心团队带有浓厚的中南大学和华为背景。
聚焦AI染色体核型分析2017年是自兴人工智能成长过程中的一个重要节点。自兴人工智能在服务中信湘雅医院的过程中，遇到了染色体核型分析这个细分应用场景。
染色体核型分析是以分裂中期染色体为研究对象，根据染色体的长度、着丝点位置、长短臂比例、随体的有无等特征，并借助显带技术对染色体进行分析、比较、排序和编号，根据染色体结构和数目的变异情况来进行诊断。目前，医学界已发现了近万种人类染色体数目异常和结构畸变，100余个染色体病综合征。染色体病已然成为导致自然流产和出身缺席最常见的原因之一，发病率占到了50%。这一技术已经广泛应用于各大医院检验科、血液科、妇产科、生殖中心、计划生育研究所、职业病防治所以及高校和科研院所等单位。
虽然染色体核型分析是人类已经应用了几十年的技术，但是，这一技术也有极大的难点、痛点亟待解决。
首先是专业人才稀缺。一位熟练的人类染色体研究员的培养期至少3年，且临床经验传授依赖于言传身教，培养成本高；其次，在临床分析上，现有辅助分析工具智能化测度低，每一个病例的分析时间大约在30-50分钟内，效率低下。
基于这些痛点，自兴人工智能决定以自身技术优势突破AI染色体核型分析。没想到的是知易行难，从一个初步的AI算法到一个成熟的医疗AI产品，中间需要逾越无数的障碍、解决无数的问题，自兴人工智能团队这一做就是三年多的时间。
目前自兴人工智能研发的AI染色体核型分析系统，经过超400万张的染色体图片数据测试，全自动识别准确率超过98%，将原本需要25天的工作量压缩到了1天内，节省了70%以上的工作量。目前，通过AI染色体核型分析系统发放辅助诊断报告超过10万例，在10余家头部标杆医院实现了业务替代。
自兴人工智能已拥有22项发明专利、1项PCT专利，初步建起了知识产权护城河。2020年底，自兴染色体核型智能分析系统取得第二类医疗器械注册证，其自主研发的染色体扫描仪也已进入内部测试阶段。后续，自兴人工智能将会围绕染色体核型分析，逐步打通染色体全产业链，为医疗客户提供最专业最全面的智能染色体核型分析技术服务。
走出第二曲线，10年内成为染色体领域的“华大基因”在不断深化AI技术应用于染色体核型分析过程中，几个国际顶级的医疗机构找到了自兴人工智能，在和他们沟通中自兴人工智能惊喜地发现，染色体核型分析技术同样是肿瘤分析的重要痛点。染色体异常几乎存在于所有的肿瘤细胞，且被认为是癌细胞的特征之一。
染色体核型异常与肿瘤的发生发展相互伴随，这为自兴AI染色体系统成为癌细胞筛选和判断分析工具提供了强有力的理论基础。
人工智能的加入，能够促进染色体核型在肿瘤鉴别诊断、耐药性判断、预后判断等方面深入挖掘，从而为肿瘤发生机制的研究拓展了新的视野，为肿瘤的诊断、分型、治疗、预后提供了新的思路。
2020年底，自兴人工智能与全球顶级血液病团队启动合作。蔡昱峰透露，自兴人工智能计划在2021年底，推出第一个版本的血液肿瘤染色体核型辅助系统。
蔡昱峰认为医疗是一个慢工出细活的行业，需要极大的耐心、恒心，为此，自兴人工智能将聚焦于染色体智能分析领域，做到“在一平方米的面积挖出一公里的深度”，争取在10年内，成为染色体领域的“华大基因”。目前，自兴人工智能正在开展新一轮融资，用于产品研发、医疗器械证及实验室建设，以及市场开拓。
（人工智能）期末复习
目录考点确定性推理自然演绎推理归结演绎推理搜索策略状态空间法盲目搜索（DFS，BFS，代价一致）启发式搜索（A*算法）博弈树概率公式贝叶斯网络相互独立性基于网络的概率计算疑问考点海伯伦解释不考与或树的启发式搜索不考考博弈树不存在定义证明置换时注意置换是项置换变元DFS时注意要搜索叶结点10min验算概率
复习试题启发式搜索经典习题查漏笔记确定性推理按确定性分类和按启发性分类
一、推理的控制策略
推理方向控制策略求解策略限制策略冲突消解策略二、产生式系统
正向推理：直观但无明显目标逆向推理：目标明确，用户对解认识不清时，系统自主选择假设目标的盲目性较大。双向推理自然演绎推理一阶谓词逻辑置换合一最一般合一归结演绎推理子句集的化简F不可满足F的标准子句集不可满足鲁滨逊归结原理谓词逻辑的归结原理谓词逻辑的归结反演归结策略优缺点其他排序策略归结效率低能找到最短归结路径删除策略缩小搜索范围，减少比较次数纯文字、重言式、包孕删除法支持集策略效率较高每次归结都有目标公式（否定形式）或其后代参与线形输入策略（限制策略）每次归结都有初始子句参与祖先过滤策略（限制策略）1.每次归结都有初始子句参与2.参与归结的一个子句是另一个子句的先辈子句单文字策略（限制策略）不具有完备性，子句集不满足不一定能推出NIL每次归结都有单文字子句参与用归结反演求取问题的答案搜索策略状态空间法“状态”的形式化描述方法“操作”的形式化描述方法一、问题归约法与树或树盲目搜索（DFS，BFS，代价一致）算法算法思想通用（1）把初始节点S0放入Open表,建立一个CLOSED表，置为空（2）检查Open表是否为空表，若为空，则问题无解，失败退出（3）把Open表的第˜一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n（4）考察节点n是否为目标节点，若是则得到问题的解成功退出（5）若节点n不可扩展，则转第（2）步BFS（6）扩展节点n，将其子节点放入Open表的尾部，并设置指向父节点的指针,转（2）DFS（6）扩展节点n，将其子节点放入Open表的首部，并设置指向父节点的指针,转（2）代价一致（6）扩展节点n，将其子节点按各个节点的代价g（ni）排序放入Open表的尾部，并设置指向父节点的指针,转（2）启发式搜索（A*算法）算法估价函数A算法f(n)=g(n)+h(n)，g(n)是从初始节点S0到n的实际代价；h(n)是从n到目标Sg的最优路径的估计代价A*算法g(n)是对最小代价g*(n)的估计，且g(n)>0；对任意节点n均有h(n)≤h*(n)，h(ni)-h(nj)≤c(ni,nj)A*算法可纳性最优性定理定理4.5如果h满足单调条件，则当A算法扩展节点n时，该节点就已经找到了通往它的最佳路径，即g(n)=g(n)。定理4.6如果h(n)满足单调限制，则A*算法扩展的节点序列的f值是非递减的，即f(ni)≤f(ni+1)。
博弈树剪枝
概率公式一、联合概率分布
Ajointdistributionoverasetofrandomvariables:specifiesarealnumberforeachassignment(oroutcome):
AneventisasetEofoutcomes
二、边缘概率分布三、条件概率分布
，（逗号）相当于交集。如果x与y相互独立，则下式成立四、概率推断
Chainrule
贝叶斯规则
贝叶斯网络ABayesnet=Topology(graph)+LocalConditionalProbabilities
只有变量绝对独立的分布才能由没有弧的贝叶斯网络表示。相互独立性d-separation？
基于网络的概率计算枚举（精确，指数复杂度）
变量消除（精确，最坏情况下的指数复杂度，通常更好）
推断是NP完全的
采样（近似）
疑问A算法局部择优有啥用吗
人工智能
为积极响应国家低碳环保政策，2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。
电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。
完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项：
1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。
2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。