劉昌孝院士談大數據分析，是生物醫學下個“風口”

　　自從人類基因組計劃啟動以來，以第二代高通量測序技術等為代表的各類組學技術飛速發展，推動了基因組、轉錄組、表觀遺傳組等生命科學組學數據的指數級增長，把生物醫學數據推進到了大數據時代。大數據分析正在成為生物醫學領域的下一個前沿，集數據存儲、數據共享、數據分析和數據質量控制等融合數據形成大數據應用產業發展和全新機遇。

中國工程院院士 劉昌孝

　　然而，在被學術不端充斥的今天，我也遇到一些困惑，如數據來源、挖掘分析、數據共享、診斷治療應用、醫學倫理和遺傳機密問題等，可能會干擾數據信息的發展和應用。

　　1.保密問題：隨著二代基因測序技術、基因治療、以及基于遺傳信息開展的藥物試驗等技術逐步成熟，人類遺傳資源的采集方式所形成的人類遺傳醫學數據中含有大量機密資源，其采集、保藏、利用和對外提供的管理已引起相關部門的重視。應禁止外國組織、個人或實際控制的機構采集、保藏、對外提供中國人類遺傳資源。

　　2.倫理問題：來源于人的數據，應保護人的生命和健康，維護人的尊嚴，尊重和保護受試者的合法權益，規范涉及人的生物醫學研究倫理審查，否則是不許可隨便使用和傳播的。

　　3.數據來源真實性問題：在生命科學和臨床醫學研究中產生大量研究和檢測數據，有些則會被永久保存做后續分析，或形成關鍵數據庫，或索引數據源。其數據來源的真實性就是第一關。

　　4.醫學數據應用問題：對于醫療行業，從疾病的早期發現、預防到診斷、監測的創新、高性價比、及時和可靠的診斷系統和解決方案，有助于醫務人員提高患者的治療效果，減少社會醫療成本。但是應該注意到醫療大數據只是起到協助醫生精準判斷、預測治療方案及療效大的作用。說明數據存在局限性，或需要會診、需要人智力的判斷后得出結論，并不能完全代替醫療專家。

　　5.數據共享問題：對于共享平臺形成大的共享數據，如蛋白數據庫、基因數據庫為生物醫學科學數據領域相關研究提供了有益的參考和借鑒。其在數據獲取方式、數據管理及共享模式、服務方式等方面均符合自身數據特點的數據管理鏈條及流程，在應用時必須符合其運用、引用和存取的規范。