2021年10月6日，国际期刊《自然》发表题为“中国数据驱动的医疗保健变革之梦”（China’s data-driven dream to overhaul health care）的焦点文章，聚焦我国在人工智能与医疗健康相结合的前沿多学科交叉研究现状。我院薛宇教授接受《自然》杂志记者Sarah O’Meara的采访（全文链接：https://www.nature.com/articles/d41586-021-02694-1）。

薛宇教授对近年来中国人工智能技术的变革进行了介绍和评述，指出生命领域科研工作者对AI技术的思维转变。他表示，身边越来越多的科学家开始相信，人工智能可以在生物医学中发挥重要作用。薛教授还阐述了海量生物医学大数据存储方面的愿景，据他介绍，我国经济的快速发展，有力的改善了先前一直存在的资金不足问题。他说：“现在经费不再是问题，中国正在寻求支持全球范围内数据的收集、共享和分发，这是一个成本高昂、劳动密集型的过程。” 他自己也曾参与建立中国首批生物数据中心——中国国家生物信息中心（CNCB）和国家基因组数据中心（NGDC）。另外，薛宇教授指出成果转化方面的困难。他表示，将研究转化为临床工具仍然有困难，这依赖于庞大、组织良好并且有标注的数据集的可用性，并不是每个医疗机构都有能力提供这些。《自然》杂志也介绍了薛宇教授团队在新冠疫情期间开展的相关工作，该项目使用深度学习技术，实现了新冠肺炎病情严重程度和死亡风险的精准预测 (W. Ning et al. Nature Biomed. Eng. 4, 1197–1207; 2020)。薛宇教授希望这项工作能在未来提高临床应用中疾病诊断的准确性。

疫情期间，我校薛宇教授及其合作团队围绕新冠肺炎影像学、临床监测和蛋白质组数据整合与解析，研发和优化了一系列新型AI技术，构建了国际首个新冠临床数据库iCTCF和新冠AI诊断系统HUST-19，预测并发现多个新冠肺炎的血浆蛋白质标志物，构建了新冠患者多器官/组织蛋白质组精细图谱。相关文章已发表于Nature Biomedical Engineering、Immunity和National Science Review等多个国际著名期刊。