“人工智能未来用于风险评估，会是一个有趣的方向。我有一个梦想，未来可以和手机对话：嗨，我应该恐惧吗？”莱维特作主报告时说，“你可以相信，这个答案是公正的，并且得到了所有可用数据的准确支持。”
莱维特涉足的研究领域十分广泛，从数学和计算机科学，到物理和化学，再到生物和医学。“我相信，促进跨学科研究，打破学科壁垒，对于产生前沿科技成果是非常重要的。”
28岁时，莱维特就和同事撰写了如何计算蛋白质折叠的论文，这在当时是非常具有前瞻性的研究。而今75岁，如何继续在研究中保持前瞻性？莱维特说，直到现在，他依然对很多问题感到好奇，这让他不断有动力去尝试新事物。“就像在大海中夜游一样，在科学中怡然自得。”
“一些渐冻症患者通过治疗，在手臂抬举、吞咽、说话清晰度和走路步态等方面都有所改善。”马剑鹏作分报告时透露，“我们发现了70个仅在渐冻症患者细胞簇中富集的基因，能达到93%的预测精度，并用于治疗。”
马剑鹏团队与岳阳医院神经内科主任韩燕教授开展了合作。这是首次针对自发性渐冻症外周血单核细胞的单细胞RNA测序研究。他们发现了一种在渐冻症患者中特异性富集的新型细胞类型，“这可能是自发性渐冻症的根本原因，这种特定细胞类型的丰度可用于渐冻症诊断。”
“全球范围内还没有AI研发成功的药物上市，但过去8年AI制药领域投资额增长15倍。”漆远作分报告时说。当下，AI制药已成国际医药产业竞争高地。从AI制药公司的全球分布情况看，美国占55.15%，中国仅有3.83%。AI重新定义了药物研发的核心问题，并渗透到药物研发的所有阶段。借助AI，药物发现和临床前阶段可节省40%—50%的时间，每年节省260亿美元；临床阶段可节省50%—60%的时间，每年节省280亿美元。