陆林：数据资源亟需转化为有代价信息

 
 
陆林：数据资源亟需转化为有代价信息  
 

中国科学院院士 陆林

跟着科技的成长、医学诊疗手段的提高、精准医学的实施，许多躯体疾病已经被攻陷，但精力心理疾病仍面对着病理生理机制不明、治疗手段单一且疗效个别差别大的逆境，成为全球性的民众卫生问题和社会问题。

据预计，我国精力心理疾病患者总数高出2亿，造成极大的疾病承担。对付精力疾病这类巨大疾病，诸多遗传和情况因素配合浸染，只有操作多维度大数据才气取得打破性希望。

从上个世纪七十年月世界首例全基因组测序开始，我们逐渐步入了生物医学大数据时代，至今，基因测序技能已经成长到第三代，生物医学大数据也从基因组学，扩展到包罗卵白组学、转录组学、代谢组学、毗连组学等在内的更辽阔的规模；再加上医院信息打点系统的全面上线、可穿着设备的普及，使得临床医疗数据以及生理数据的及时收罗成为大概。

跟着大数据的累积，随之而来的问题是如何将这些数据资源转化为有代价的信息，并指导临床实践的问题。我国人口基数复杂，是世界上拥有临床数据资源最富厚的国度，但面对着数据收罗尺度和质量东倒西歪、缺乏有效随访、差异来历的数据难以整合等问题。

好比北京大学精力卫生研究所包袱的中央补贴处所重性精力疾病打点治疗项目（简称686项目），已录入高出600万重性精力疾病患者的临床资料，可觉得成立精力疾病复发和不良了局预警模子提供富厚的数据来历，但今朝这部门数据并未获得充实的操作，一方面缺乏有效随访得到的了局变量，另一方面也无法与现有的了局指标数据库相关联，如灭亡注册系统。对付如何实现差异数据资源的关联和整合，我们可以警惕海外如瑞典和丹麦等的履历。

别的，医学数据收罗和阐明的最终目标是要处事于医学实践，将无意义的数据转化为有代价的信息处事于临床诊疗，一方面可以通过跨学科的相助，医学科研人才与计较机规模人才相助；另一方面医学科研人员需要交错学科的理念，增加对人工智能等新规模的技能要领的相识。

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