DeepOmics：利用生物组学与大数据结合辅助诊断

DeepOmics是一家初创企业，该公司以机器学习与深度学习作为其核心技术，用于分析更高维度更复杂的多种生物组学数据和医疗大数据，目的在于辅助医生提高对肿瘤癌症临床诊断的准确性和治疗的高效性。这支初创团队将自己定位为“高技术的数据信息技术公司”。

深度组学的‘组学（Omics）’一词来自生物信息学的专有名词，它的意思是涵盖了基因组学、蛋白组学、RNA组学、代谢组学等多种组学。而DeepOmics是使用计算机的机器学习（深度学习）技术和大数据分析平台，通过分析多种组学数据和医疗大数据，建立可以用于临床辅助诊疗、预测等多种数据分析智能应用，使医生可以方便高效地投入到临床科研工作，更好的推进肿瘤癌症等重大疾慢性病的诊疗和防控。

DeepOmics的核心技术应用领域广泛。比如通过分析多种组学数据与医疗大数据，可以更全面的辅助医生对某些肿瘤癌症进行预测与诊断；将图像识别技术和机器学习用于某些疾病的甄别，通过医学图像分析软件帮助医生做出高质量的疾病判断；在个性化用药方面可以让病人在第一时间接受有效治疗，避免用‘以身试药’的方式选择有效方案，降低药品毒副作用发生率，有效降低治疗花费；利用深度学习来处理制药公司的海量数据库，通过不同来源的数据更好地确定哪种化合物可以作为‘治疗多种顽疾的有效药物’，进而加速药物研发过程，同时还能降低成本；帮助大众更好的了解自身健康、更有效有益处的进行健康管理。

DeepOmics是科学与商业的结合，它所使用的技术已经在美国申请专利。为更好的实现和发挥机器学习、深度学习的商业价值。其创始人团队中有来自耶鲁的计算机科学家、也是机器学习与深度学习领域的资深专家曾在世界著名期刊《Nature》和机器学习数据挖掘顶级学术论坛上发表过学术论文与演讲，还是美国著名信息技术研究院的研究员；负责将科研成果转化为商业产品使其价值最大化和开拓国内与国际市场的是来自某国际知名管理咨询公司的前资深商业管理顾问；负责团队日常管理工作和公共关系的是具有商学院背景的某国内大型软件公司的前项目经理。

目前，该团队正在寻求融资。

（资料由DeepOmics团队提供。编辑：郑琪）