BDTC 2017丨探索大数据在医疗行业的应用实践

12月7-9日，由中国计算机学会主办，CCF 大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑数据科技股份有限公司、CSDN协办的2017中国大数据技术大会（BDTC 2017），在北京新云南皇冠假日酒店隆重举行。本次大会以“大数据与智能”为主题，聚焦最纯粹的技术干货分享，和最接地气的深度行业案例实践，汇聚国内外顶尖技术专家，共论最新的大数据技术实践与发展趋势。

BDTC 2017中国大数据技术大会进入第三天，与会者热情不减。精准医疗大数据论坛在国家超级计算长沙中心副主任彭绍亮的主持下正式开始，将有来自上海交通大学生命学院生物信息与生物统计、军事医学科学院微生物流行病研究所、中国科学院上海生命科学研究院、军事科学医学院、中国科学院微生物研究所以及智超医疗的学界和企业界专家带来非常精彩的医疗大数据干货分享。

超级计算与精准新药发现

中国科学院上海生命科学研究院系统 生物学重点实验室执行主任、研究员陈洛南

中国科学院上海生命科学研究院系统 生物学重点实验室执行主任、研究员陈洛南，发表了《精准医疗的 络标志物》的主题演讲。据陈洛南介绍，相当多的证据表明，在复杂疾病发展过程中，恶化发展并不是持续的而是突发的。在这里，我们开发了一个无模型的方法来检测这种关键转变（或未发生疾病）的早期预警信 ，即使只有少量的样本。具体而言，我们从理论上推导出基于动态 络生物标志物（DNB）的指数，其作为一般性的预警信 ，表明在临界转变发生之前即将突然恶化。基于理论分析表明，预测从小样本突然转变是可以实现的，前提是每个样本都有大量的测量数据，例如高通量数据。我们使用三种疾病的基因表达数据来证明我们的方法的有效性。DNB与疾病的相关性也通过相关的实验数据（例如肝癌，肺损伤，流感，2型糖尿病）和功能分析来验证。DNB也可以用于分析非线性生物学过程，例如细胞分化过程。实际上可通过 络来标志物来诊断疾病， 络标志物是更稳定的形态，由此希望医学上所有生物所用分子标志物都用 络标志物代替，陈洛南认为 络标志物对精准医学更有帮忙。

利用微生物基因组测序大数据挖掘噬菌体暗物质信息

军事科学医学院研究员伯晓晨

伯晓晨研究员分别于1996年、1999年和2002年获得国防科技大学自动控制、模式识别和控制科学专业学士、硕士、博士学位，2003年开始从事生物信息学研究工作。现任军事医学科学院研究员、博士生导师、科技处处长。目前研究方向包括新一代测序技术、系统生物学等。作为负责人和主要研究者先后承担“精准医学研究”国家重点研发专项、国家重大新药创制、863、自然基金重大研究计划、自然基金重点、自然基金面上项目等18项。在Nature、Nature Microbiology、Nucleic Acids Research、Bioinformatics等期刊发表SCI论文50余篇。先后获得军队科技进步一等奖、国家科技进步二等奖、北京市科学技术奖一等奖等奖励。2007年入选北京市“科技新星”，2012年入选总后科技新星。现兼任北京自动化学会理事、中国药理学会 络药理学专业委员会常务委员等。

病原基因组学与进化

天河”生命科学方向负责人、国家超级计算长沙中心副主任、华大基因研究院“特聘教授”、湖南大学岳麓学者特聘教授彭绍亮

彭绍亮,教授,博导，在国防科技大学计算机学院从事高性能计算、大数据、生物信息、移动计算等技术研究工作，并担任“天河”生命科学方向负责人，国家超级计算长沙中心副主任，华大基因研究院“特聘教授”，湖南大学岳麓学者特聘教授。已发表学术论文数十篇，其中包括Science, Nature Communications, Cell AJHG, Genome Biology, NAR, Cancer Research, ACM/IEEE Transactions, BIBM,《中国科学》等。曾参与天河系列超级计算机应用软件研发工作，参与国家973项目、863项目、军队重大型 项目等13项，获军队科技进步一等奖1项,2016年荣立三等功。是中央军委科技委生物交叉立项专家组成员、国家科技专家库专家、中国计算机学会理事(2016-2019)，CCF计算机应用专委会副主任和生物信息专业组副主任，YOCSEF长沙主席（2016-2017）和总部AC委员（2017-）,CCF高性能计算、大数据专委委员、CCF高级会员和杰出讲者、担任多个国际期刊主编和副主编。

天河”生命科学方向负责人、国家超级计算长沙中心副主任、华大基因研究院“特聘教授”、湖南大学岳麓学者特聘教授彭绍亮，发表了《医疗健康大数据驱动下的人工智能医生》的主题演讲。近年来国家大力推行分级诊疗制度，移动医疗，远程医疗方兴未艾。同时存在，三甲医院就诊人数密集，分导诊能有效提高医院运行效率；现有的分导诊简单粗暴、准确度差，病人满意程度低等问题。而建立临床医疗诊断辅助决策平台的主要目的之一就是提高医疗的安全性和诊疗质量，减少医疗差错，增加病人的就诊体验。目前基于天河超级计算机研发了有三个技术，智能化无人值守体征采集一体机（目前覆盖16大项，128个小项）、基于大数据的分导诊人工智能机器人、临床医疗诊断辅助决策平台。三种技术都是基于天河超级计算机和国家超级计算长沙中心进行大数据管理分析和人工智能模型计算的。目前系统已经在国内多家三甲医院部署和使用，挂 准确率提升到99%，降低患者挂 时间约25%，降低分导诊中心工作量40%。误诊率下降20%以上，处方有效率提升30%以上，看病时间减少80%以上。