探讨中国生物医疗大数据发展之路：如何成为生物医疗大数据技术的领航者？

探讨中国生物医疗大数据发展之路：如何成为生物医疗大数据技术的领航者？本站　　【编者按】随着测序技术在医疗、健康、医药、环境、能源等相关领域的广泛应用，人类面临着生物医疗数据的海洋，大数据浪潮为生物医疗带来了前所未有的机遇

　　【编者按】随着测序技术在医疗、健康、医药、环境、能源等相关领域的广泛应用，人类面临着生物医疗数据的海洋，大数据浪潮为生物医疗带来了前所未有的机遇。对这些数据创新性的管理和应用，将为生命科学及健康医疗领域带来一次新的。

　　与全球蒸蒸日上的生物医疗大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。当发达国家在生物医疗大数据领域的技术和应用已远远走在前端，国内生物医疗大数据面临怎样的发展现状？本文将围绕三点对我国大数据产业进行详细阐述分析，探索中国成为生物医疗大数据技术领航者之路。

　　随着基因测序成本等的急剧下降和移动医疗的兴起，数字和医疗的高度融合，大数据背景下的IT将超越提升效率和降低成本的支撑地位，成为生物医学创新的核心竞争力和重新定义市场的制高点。国内现有的生物医疗大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。

　　近年来兴起的云计算（cloud computing）技术，则成为大数据计算的主体，通过云计算技术，能达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。加上云计算的成本相对低廉，有望未来成为生物医疗中大数据的主要解决方案。很多企业已认识到云计算的重要性及发展前景，如华为企业已专门成立团队打造生科云、医疗云平台。7月3日，华为联合生物谷共同举办的主题为云服务助力生物医疗 大数据掘金新商业之路沙龙活动即将在沪召开。届时我们将围绕生物医疗大数据、云服务的行业趋势以及云服务在医学大数据上的应用趋势等行业热点在会上与大家进行深入探讨，敬请期待！

　　目前获取海量数据变得越来越方便，但一家机构与另一家产生的资料有很多差别，把这些信息集中分析时就需要一个共同的标准。目前在美国等国家，不同机构和资料库产生和存储的数据都是遵从不同的标准，标准化问题在业内尚未达成共识。对于标准化之难，数据量大并非关键，而是数据类型的多样性导致了难以统一标准。比如基因测序，虽然数据量很大，但属于同一类型，就比较容易在同一标准下进行分析，而生物医学方面的数据就困难得多，涉及血压、心跳等多种不同类型的临床和数字化信息，有些数据之间难以关联，这便造成了标准化的挑战。目前各个国家已经开始重视这个问题，信息科学和生物医学的学者需要更加紧密的合作。我们应积极加入国际标准的讨论、设计和制定中，更多参与国际上的生物医学信息共享。

　　生物医疗大数据的发展需要信息技术和生物医学紧密地结合，而两者兼通的复合型人才却明显缺乏。据了解，目前鲜有高校主动设置生物医学和信息科学的交叉学科和院系，横跨这两个领域的复合型人才大多源自学者自发或在导师引导下的选修。标准化虽然艰难，但业内人士普遍认为，当务之急是解决生物医学和信息科学兼通的复合型人才缺乏困境。

　　针对以上三点问题，医疗界业内人士（如个人，医院，制药公司）、IT界、政府需要共同协调努力，开发先进IT技术，重视培养复合型人才，加快参与国际标准的制定中，中国才有可能实现成为生物大数据技术领航者这一蓝图。为此，我们欲通过此次沙龙活动，汇聚生物医药领域数据产生及数据分析相关企业高管、高校科研院所研究人员、行业资深人士，献计献策，分享与呈现，助推大数据变革，为大家带来一次变革前夕的产业盛宴。

　　云服务助力生物医疗 大数据掘金新商业之路活动由华为云服务、生物谷联合举办，致力于探讨来源于生命科学（如高通量测序）、制药企业（药物研发）、临床医疗（EMR，HIS、PACS）、社交网络及智能健康终端（个人移动健康应用）等云服务与大数据应用思考。此次沙龙活动拟邀生物医药领域数据产生及数据分析相关企业高管、高校科研院所研究人员、行业资深人士共同探讨生物医疗大数据、云服务的行业趋势以及云服务在医学大数据上的应用趋势，力图实现多角度和全方面的思想碰撞。