樊代明院士：生物醫學大數據是重要戰略資源

　　隨著高通量測序技術的快速發展以及醫療信息化水平的不斷提高，生物醫學領域產生了大量數據。生物醫學大數據蘊含了極其豐富的信息和知識，是關乎國家持續發展、國人生存健康的重要戰略資源。生物醫學大數據涉及與人類健康相關的各個領域，具有明顯的多維、海量以及多源異構的特點，對生物醫學大數據的分析與應用已成為當前國內外一個極具挑戰性的問題。

中國工程院院士 樊代明

　　首先，生物醫學大數據的利用必須以臨床需求為導向，圍繞疾病的病因、診斷、治療、預后等相關問題展開。精準醫學將組學大數據應用到臨床，體現了生物醫學與大數據技術的融合，但也要正視精準醫學的局限性：多數基因和疾病關聯度很低，說明基因不是實現精準醫療的唯一途徑，只是提供了新的可能性。生物醫學大數據需要整合基因組學、臨床數據與其他相關風險和預測因素才能真正實現價值。

　　其次，對于生物醫學大數據的監管難度很大，現有的制度設計還不夠，對生物醫學大數據的管理和利用進行立法刻不容緩。對生物醫學大數據的綜合利用，必然會帶來新的社會、倫理和法律等相關問題，必須用法律法規形式進行監管。要對數據從采集到使用進行全鏈條管理，既要考慮如何保障數據的安全性，但更要考慮如何實現數據的共享，可通過建立負面清單等制度來促進數據利用。

　　最后，傳統的生物醫學數據分析思維和方法難以適應大數據分析的需求。生物醫學大數據實現了以患者為維度的多源數據的整合，需要分析的數據如此之多,因此，不再只依賴分析少量隨機抽樣的數據，也不再熱衷于探求數據之間難以捉摸的“因果關系”，而是更多關注數據的“相關關系”。與傳統隨機對照研究常用差異性統計分析方法不同，生物醫學大數據更多采用數據模型以及控制混雜的統計分析方法。

　　生物醫學是一門綜合性學科，涉及生物學、醫學與社會學等多種學科，大數據技術在生物醫學領域的應用也日益廣泛。在這樣的時代背景下，建立生物醫學大數據正確的發展觀對于落實健康中國、健康醫療大數據等國家重大戰略具有重要意義。