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【央视新闻客户端】

近日，在第二十六届高交会举行期间，华大基因携多项创新成果亮相，全面展示其在精准医学领域的智能化服务及前沿技术。

基因技术的研发和应用，事关每个个体的命运，也事关健康中国和科技强国。面对2030年健康中国、2035年科技强国目标，面对异常复杂严峻的健康治理形势、多元的国家安全体系建设和科技自立自强的迫切需要等三大问题，都急需加快应用基因技术，加快培育新质生产力，培育发展新动能。

作为中国基因科技领域的先行者，华大基因始终秉承着“基因科技造福人类”的使命，致力于推动生命科学研究进展和生命大数据应用，提升全球医疗健康水平。华大基因充分发挥其在基因领域的专业优势，依托深厚的技术积累与丰富的实践经验，推动科技创新和成果转化，赋能精准医学发展，为出生缺陷防控、肿瘤防控、传感染疾病防控和慢病管理等方面做出了突出贡献。

以基因科技为代表的生命科学，作为战略性新兴产业，是新质生产力的一支重要力量，通过持续的生物技术突破和产业化应用，能够不断创造新价值，服务人民生命健康。随着工具逐渐自主可控、测序成本不断降低，“人人基因组时代”正加速到来。如何从海量数据中快速、精准地提取关键基因信息，并理解疾病发生和发展的过程，成了核心挑战。

今年9月，华大基因推出自主研发的生成式生物智能（GBI ALL）创新范式，受到行业的广泛关注，也在此次展会中亮相。据悉，该模式集成了华大基因的核心技术，包括面向临床的基因检测多模态大模型GeneT、面向公众的基因组咨询平台ChatGeneT，以及智能化疾病防控系统“13311i”。

其中，基于基因检测多模态大模型GeneT研发的，智能临床基因检测解决方案iGeneT Pro在本届高交会备受关注。其将涵盖从样本处理、数据分析到报告生成的全流程，具备极高的适应性和智能化处理能力。不仅如此，iGeneT Pro还能够根据不同实验室和医疗机构的工作流程自动进行调整和优化，显著提升工作效率，减少人工干预，降低操作复杂度，为临床诊断和治疗提供有力支持。

此外，iGeneT Pro可接入面向公众的ChatGeneT基因组咨询平台，该平台基于华大多年积累的知识库、数据库，具备面向基因的专业级咨询能力，涵盖基因疾病知识、基因位点知识、遗传知识、个性化健康建议等。普通用户上传自己的基因检测报告到ChatGeneT平台，通过对话方式了解相关疾病的遗传风险及预防建议，进一步提升了报告的易理解性。

同时华大基因推出的面向“全人群、全生命周期和全方位”的创新智能化疾病防控系统“13311i”模型，也在此次展会中亮相。该系统整合了基因组、转录组、细胞组等多维数据，形成健康指数(Life Index)，通过全自动化、模块化和自主可控的生命科学“13311i”数字化工厂，为公众提供更加个性化、精准的健康量化评估，实现对疾病风险的智能化精准防控。

在此次高交会同期举办的“中国高新技术论坛”上，华大基因CEO赵立见发表了《“AI+BT”人工智能在基因组学中的应用与突破》主题演讲。他表示，AI（人工智能）与BT（生物技术）的结合将成为推动基因组学研究和应用突破的核心动力，显著提升数据分析的效率，并为精准健康管理和个性化治疗开辟新的可能性。

赵立见还提到，未来华大基因也将持续构建覆盖全人群、全生命周期的智能健康管理体系，助力疾病防控从以治病为中心全面转化为以防病为中心，为全球人类健康贡献更多力量。

基因支持着生命的基本构造和性能，储存着生命的孕育、生长、凋亡等过程的全部信息，生物体的一切生命现象都与基因有关，它也是决定生命健康的内在因素。基因检测是一项具有重要意义的技术，它为疾病的诊断、治疗和预防提供了新的思路和方法。

在这个基因科技飞速发展的时代，作为全球基因行业的领军者，华大基因始终秉承着“基因科技造福人类”的使命，充分发挥其在基因领域的专业优势，依托深厚的技术积累与丰富的实践经验，通过基因检测、质谱检测、生物信息分析等多组学大数据技术手段，推动着精准医疗的发展，让基因科技真正服务于人类健康。

在生育健康领域，华大基因打造了一套全面的“五前”母婴健康管理产品体系，从婚前到儿童成长，为家庭提供全方位的健康保障。而在肿瘤防控领域，华大基因更是形成了一个全生命周期的闭环管理体系，从预防到筛查，从诊断到监测，为患者提供全方位的检测服务。

华大基因在生命健康领域的探索不仅限于此，公司还致力于感染防控和慢性病管理，通过构建精准检测产品方案，满足从居家自检到院内精准诊断的全场景检测需求，持续推进健康管理模式的深刻变革。

面对未来，华大基因将继续拥抱多组学浪潮，持续推出更灵活、更多元、更完整的生命解码工具。在基因组时代即将来临之际，以实际行动践行“基因科技造福人类”的使命和愿景，为解决生老病死、万物生长、生命起源、意识起源等终极问题提供有力支持。同时，随着高通量基因测序、自动化数据分析及生物信息分析技术的不断进步，生命科学研究将更加依赖于大数据和人工智能技术，推动科学研究向更深层次发展。

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