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多模態(tài)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)助力“AI+制藥”新范式
2025年02月24日 10:55:26來源：國家數(shù)據(jù)局點擊量：36064
導讀生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是關系國計民生、經(jīng)濟發(fā)展和國家安全的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，是健康中國建設的重要基礎。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關注】AI等新技術應用于靶點確證、先導化合物發(fā)現(xiàn)及優(yōu)化、臨床試驗、藥物上市后研究等環(huán)節(jié)，可以實現(xiàn)降本增效，化解醫(yī)藥研發(fā)“三座大山”(高投入、高風險、長周期)難題。而我國藥企AI應用起步較晚，存在“數(shù)據(jù)孤島”、“算法模型能力弱”、“算力資源卡脖子”等痛點問題。南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務平臺依托國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)(東部)中心，實現(xiàn)覆蓋江蘇省全省的公衛(wèi)臨床診療和20PB多組學數(shù)據(jù)匯聚與應用，構(gòu)建AI制藥異構(gòu)算力調(diào)度服務聯(lián)盟，打造干濕閉環(huán)藥物研發(fā)體系，形成一站式AI制藥公共技術服務能力，為生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)、算力及算法支撐。
 
　　一是構(gòu)建多模態(tài)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理平臺，推動海量數(shù)據(jù)匯聚管理。通過對接省級信息化平臺API接口、部署大型科學儀器設備下機數(shù)據(jù)同步采集工具、公共數(shù)據(jù)庫定期下載更新和產(chǎn)學研項目共建等方式，采用“MPPDB+Hadoop”混合架構(gòu)實現(xiàn)多模態(tài)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)管理，并研發(fā)生物醫(yī)藥領域通用數(shù)據(jù)處理、分析和隱私保護自動化工具，實現(xiàn)江蘇省8000多萬人的公衛(wèi)臨床診療數(shù)據(jù)、20PB多組學數(shù)據(jù)以及千萬級化合物數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一匯聚。
 
　　二是依托多種分析技術提高數(shù)據(jù)處理效率與質(zhì)量。公衛(wèi)臨床診療數(shù)據(jù)主要利用醫(yī)學自然語言處理AI模型和大數(shù)據(jù)ETL技術，構(gòu)建數(shù)據(jù)提取、脫敏、治理和質(zhì)量評估標準化流程，實現(xiàn)標準化數(shù)據(jù)要素供給；多組學數(shù)據(jù)打破了傳統(tǒng)單一組學研究方式，在常用生信分析技術基礎上，引入遷移學習等技術，實現(xiàn)多組學數(shù)據(jù)聯(lián)合分析與應用；化合物數(shù)據(jù)主要針對藥物研發(fā)中存在的高質(zhì)量數(shù)據(jù)不平衡問題，通過等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡等技術構(gòu)建AI模型，實現(xiàn)統(tǒng)一建模不同類型分子的效果。
 
　　三是遵循“原始數(shù)據(jù)不出域，數(shù)據(jù)可用不可見”，保障數(shù)據(jù)安全。建立起“實名申請、快速審批、定點調(diào)取、分類使用、全程監(jiān)控、多方監(jiān)管”的數(shù)據(jù)安全共享管理規(guī)范和先行先試轉(zhuǎn)化應用流程。同時采用安全認證、權限控制、數(shù)據(jù)加密/匿名化、配套數(shù)據(jù)安全計算環(huán)境、實行數(shù)據(jù)全生命周期管理等方式，切實保障數(shù)據(jù)存儲與應用安全。
 
　　四是強化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與分析，推進數(shù)據(jù)驅(qū)動的藥物研發(fā)創(chuàng)新。項目實施以來，已與100余家企事業(yè)單位在疾病藥物/醫(yī)療器械真實世界研究、智慧醫(yī)療/精準醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)、藥物發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化等應用場景開展合作，助力科研團隊發(fā)現(xiàn)多個疾病新靶點和新活性分子，整體降低企業(yè)研發(fā)成本超千萬元。
 
　　五是構(gòu)建政府主導、多方參與的市場化可持續(xù)運營模式。通過市場化運營方式，面向生物醫(yī)藥行業(yè)科研和企事業(yè)單位提供算力資源服務、多組學檢測服務、數(shù)據(jù)分析服務，實現(xiàn)國有公共技術服務平臺的自我造血，保障平臺持續(xù)具備數(shù)據(jù)匯聚與公共技術服務能力。
關鍵詞 健康醫(yī)療AI
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