生物医学大数据生产要素价值的实现：从数据元素起步.pdf

第35卷第12期生命科学Vol.35,No.12

2023年12月ChineseBulletinofLifeSciencesDec.,2023

DOI:10.13376/j.cbls/2023168

文章编号：1004-0374(2023)12-1545-08

李亦学，研究员，博士生导师。现为广州实验室研究员、国家生物数据中

心体系粤港澳节点平台首席科学家兼主任，中国生物信息学会(筹)副理事长，

上海生物信息学会理事长，上海交通大学教授，复旦大学遗传学教育部协同创新

中心前沿生物技术部主任。主要研究领域为生物信息学、基因组学、精准医学、

人工智能、大数据、知识图谱等。曾任国家“十五”863计划生物和农业技术领

域生物信息技术主题专家组组长，国家“十一五”863计划生物医药技术领域专

家组专家；国家蛋白质科学研究重大专项“模式生物和细胞等功能系统的系统生

物学研究”“代谢生理活动与病理过程中信号转导网络的系统生物学研究”两任

专项项目首席科学家。获得上海市自然科学奖一等奖、二等奖，教育部自然科学

奖等，并荣获全国五一国际劳动奖章，上海市劳动模范，第一批上海市“科教兴

市领军人才”等。

生物医学大数据生产要素价值的实现：从数据元素起步

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张国庆，赵国屏，李亦学

(1中国科学院上海营养与健康研究所，生物医学大数据中心，上海200031；2广州实验室，广州510005)

摘要：基因组学/系统生物医学、转化医学、精准医学时代以来形成的生物医学大数据不仅是生物医学

领域开展数据密集型研究的基石，成为与人口健康、社会发展和国家安全相关的战略资源，而且还是利用

人工智能赋能“大健康”产业发展的核心生产要素(常简称为“数据要素”)。生物医学数据元素具有与生

物和医学相关的“跨尺度、多源性、高维度、细粒度”等异质性复杂体系特征，因此，具有4V特征(Volume、

Velocity、Variety、Veracity)的海量生物医学数据的数据元素必须经标准化规范整合并供共享分析，才能将

海量生物医学数据质变转化为生物医学大数据，发挥生产要素的功能，实现生产要素的价值。这个价值释

放的“要素化”过程，面临着特有的机遇与挑战，特别是已经成为生物学与健康医疗大数据最核心的基础

的多组学及多模态数据，与欧美相比，我国数据“多而不强”，由于开放共享程度低、集中程度不高，难以

评估数据质量。数据库是生物医学数据共享的主要载体，其数据来源和共享模式直接影响数据要素的价值

释放过程。数据中心是数据库的建设及运维主体，也是各类数据元素转换为适用各类应用场景的数据要素

的重要参与者和推动者，处于数据要素化不可或缺的核心环节。在从数据元素转换到数据要素的过程中，

我们面临着存量数据规模与数据规范化集成的治理能力不匹配、已开放的数据规模与数据分析挖掘的治理

能力不匹配的挑战，需要在数据、数据库、数据中心三个层面上加强数据治理和数据共享等基础性工作。

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我们建设了套整合交互共享导向的数据资源服务体系个标准化数据分析平台种科学技术问

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题驱动的健康医学数据治理平台类面向应用场景的智能分析服务体系的生物医学大数据技术体系，

秉承“安全管理、信