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人工智能促進數據生態與新業態發展——北京市計算中心《基于高性能計算的醫藥數據服務關鍵技術及應用》
发布时间:2019-07-05 12:00

編者按:《基于高性能計算的醫藥數據服務關鍵技術及應用》是我院2018年優秀科研成果之一。本成果將高性能計算、大數據分析技術與生物醫藥應用進行深度耦合,以雲計算的協同作業模式,構建面向醫藥研發與數據服務的技術服務平台、行業解決方案、分析組件,面向多種細分應用場景提供智能數據服務,構建大數據基礎架構與醫藥上層應用的生態系統,激發數據挖掘所帶來的競爭力,促進數據生態與新業態的發展。本期我們對其研究成果進行摘要介紹。

近年來,大數據的概念深入人心。在生命健康领域,大數據已经贯穿了基础研究——藥物開發——臨床診療——健康管理等各个环节,不断产生海量的数据,而这些数据的价值越来越被科技工作者所重视,生物医药大數據也逐渐成为精准医学、精准药学发展、推广、应用的重要基础。因此,加强针对这些大數據的专业化服務平台研发,丰富和构建其方法体系,研制面向不同应用场景的解决方案,是实现数据驱动下生物医药领域快速发展的关键路径,在这条路径上,大數據、算法、计算平台缺一不可。

北科院北京市計算中心副研究員裴智勇告訴我們,基于高性能計算平台,與醫院開展研究合作,利用人工智能技術分析疾病相關的數據,判斷腎病病人是糖尿病腎病還是非糖尿病腎病。因爲二者雖然都是腎病,但致病機制不同,治療方法也不同。傳統的判斷方法是做腎穿刺,但這種方法比較痛苦,成本也高。裴智勇介紹,我们构建了一个机器学习模型,运用人工智能算法对病人的几十种检查指标进行大數據分析,来预测是糖尿病肾病还是非糖尿病肾病。最后实现仅凭借筛选出的8-10個關鍵檢查指標,就達到95%的預測准確率。這便是醫藥數據服務關鍵技術及應用在一個細分場景的案例代表,我院該成果中像這樣的關鍵技術應用場景與案例還許多。

这项成果是通过开展基于高性能计算的医药数据服務关键技术及应用研究,针对生物医药大數據的数据属性、计算特性和场景要求,取得了多项创新突破。首先,研发了医药数据生态服務平台。面向生物医药数据计算的数据量、计算量大、数据复杂、分析难度高、等特性,率先在医药数据计算领域实现了高性能集群+大數據架构的技術框架,面向基因組與生物信息分析、計算機輔助藥物篩選、藥用植物開發、精准遺傳育種等4大类共性需求,提供多项高可用云服務。其次,面对多种细分应用场景,开发了云计算协同作业模式。重点开发了分析套件、解决方案,既可一键式完成本地数据分析处理需求,又可在需要时自动连接云平台解决扩展性需求。构建了数据管理标准体系,实现了生物医药数据从数据下机、质检、存储、归类、注释、解读、灾备、冷存的全生命周期全流程动态管理。在平台和作业模式的基础上,构建了基于人工智能的医药研发大數據分析模型,开发了分析预测功能组件。基于机器学习、关联分析等算法,创新性地研发了多项自主知识产权的数据分析模型并形成功能组件,实现了疾病风险因素挖掘、化合物药性分析、人群慢病风险评估和分级预警等特色服務并推广应用。

本項目依托我院燕騰號高性能计算集群,通过促进了生物医药大數據与高性能计算、云计算、云存储融合发展,将北京工业云打造成为我国生命科学、新药研发领域最重要的支撑平台。与301醫院、北京大學第一醫院等多家三甲醫院,及一批生物醫藥研發公司、基因檢測服務公司合作,推動多家用戶單位取得領先成果。截至目前,平台注冊用戶數2000個,其中高校和科研院所用戶數1000個、行業企業用戶數和創業者500多個,醫療機構用戶數185個,提供軟件工具和軟件服務超過370個。該成果的研發過程中,深度參與京津冀协同创新共同体”、“京津冀大數據综合试验区”等,有效促进了基于大數據的高精尖产业技术创新和商业模式创新。通过与石家庄、唐山、沧州等地合作,提高了河北当地生物育种技术能力与医疗信息化水平。依托本成果组织实施了“药用资源保护与应用技术创新平台建设”,参与策划的“广西创新驱动发展科技重大专项”获广西科技厅立项批复。基于数据服務平台,计算中心还面向不同层次科技工作者开展技术培训。目前已推出平台应用、组学数据分析、生物医药专业化工具使用技术等4個體系30門專業課程、3套高級研修班課程。承接各類技術培訓交流、沙龍、研討會等200余次,廣泛覆蓋首都及全國31個地區及台灣、香港兩地,累計參加超過3000人。

健康中國是我們中國夢的重要組織部分,我院基于高性能計算的醫藥數據服務關鍵技術成果,服務健康中國,在医学研发方面,帮助数十家国内顶级医学研究机构应用新一代信息技术;在健康管理方面,推出多项慢病相关的基因检测、健康风险评估等服務;在药物研发方面,以小分子虚拟药物筛选、药用植物大數據为抓手,通过数据服務关键技术应用,缩短新药研发周期,降低研发成本。这也是北科院推进科技創新工作的实效体现,北科院将围绕全国科创中心建设,爲譜寫北科新篇章而繼續努力。