一、国家大数据战略

       数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》、工信部印发《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。

       2016年6月，国务院办公厅印发《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,文件指出健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于提升健康医疗服务效率和质量。

       二、生物医药主要大数据类别

       生物医药产业链主要包括原料药供应、生产研发、外包服务、医药商业、医疗服务、产业服务、金融服务、会展服务、数据服务、产业媒体等。

       现阶段，生物医药大数据主要来源于生产研发、医疗服务、产业服务三个版块：

       研发数据：主要指药企或科研机构进行研发获得的数据，包括从先导化合物筛选、临床前、I-III期临床、IV期临床、上市后疗效副作用跟踪等数据；

       医疗服务数据：主要指患者就医产生的数据，如病例数据、检查数据、用药选择等；还包括患者行为和感官数据，如家族病史及可穿戴设备、即时监控设备采集的健康数据；健康医疗行业数据，如监管数据、医院评价数据、公共卫生数据等；

       产业数据：主要是指生物医药产业企业、人才、药品器械、投融资等数据。

       三、生物医药行业典型大数据应用

       1、生物医药研发大数据应用

       （1）蛋白质组数据分析研究：基于大数据技术的发展与应用，已有许多具有创新性的数据分析方法得以广泛运用，为保证蛋白质组学研究的健康、持续、高效发展，需加强不同层面组学数据的综合分析能力；

       （2）单细胞数据分析研究：在当前阶段，能够实现单细胞基因组数据分析的高效、简洁的方法较少，在单细胞异化分析领域甚至存在大量的分析技术空白；

       （3）基因组数据分析研究：通过系统化的数据分析模型建设，实现了对基因组、转录组数据的综合性分析，最终实现生物系统研究向着标准化、深入化方向有效发展；

       （4）宏基因组数据分析研究：生物医学方面的宏基因组项目呈现出井喷态势，如何通过科学、高效、准确的数据分析进行结果测算是广大科研人员需面对的首要问题；

       （5）生物医学图像数据分析：随着光学成像仪器和高精度细胞操作技术的进步，生物医学图像相关数据急剧积累，但还缺乏公认的、标准化的生物医学图像存储和处理平台；

       （6）基因生物学大数据应用：致病基因通路分析，利用大数据分析技术可发现不同阶段、不同位置的遗传控制因素，从而进行有针对性的治疗；序列相似性分析，使用非线性相关统计法、神经网络、分类及聚类算法进行相似性分析可以发现核酸序列之间的异同点。

       2、临床医学大数据应用

       （1）致病因素关联分析：通过检索病案数据库中大量的病人病情信息以及病人的个人信息，使用聚类分析算法进行分析，以发现某疾病与外在环境因素的潜在关系，指导患者关注这些致病因素，有效预测疾病，降低疾病发生率；

       （2）提高诊断准确率：疾病的致病因素错综复杂，而且不同阶段症状各不相同，不同疾病之间有时会具有高度相似的病症特征，大数据分析技术可应用于疾病快速高效的病情诊断。Kusiak等使用大数据处理的相关算法对实体性肺结节进行诊断，准确率高达；

       （3）疾病预测应用：诊疗大数据可为某种疾病的发病史以地区分布性提供线索；可对疾病的遗传性和非遗传性进行分析，为治疗人员提供相应防治措施；可对某些疾病发展趋势进行预测；还是对传染性疾病进行预测、预警的利器；

       （4）医学影像应用：在医学领域的影像（如CT、MRI）分析中，采用大数据分析技术能够对所得出的影像结果进行分析，进而对病人的疾病做出正确的诊断；

       （5）药物副作用分析应用：采用大数据分析技术，通过互联网对各家医院所出现的药物不良反应进行挖掘，使医护人员在用药时提高警惕，保证病人合理用药。

       3、健康医疗行业/生物医药产业大数据应用

       （1）健康医疗行业治理大数据：居民健康状况等重要数据的精准统计和预测评价，有力支撑健康中国建设规划和决策；医院评价体系，完善现代医院管理制度，优化医疗卫生资源布局；对医疗、药品、耗材等收入构成及变化趋势的监测机制；

       （2）公共卫生大数据应用：公共卫生业务信息系统建设；疾病敏感信息预警机制，提高突发公共卫生事件预警与应急响应能力；整合多方监测数据有效评价影响健康的社会因素；开展重点传染病、职业病和医学媒介生物监测，有效预防控制重大疾病；

       （3）生物医药产业大数据：准确把脉生物医药产业发展状况，为产业规划制定、引导产业集聚式发展提供支撑；为园区或区域提供精准招商服务，降低招商成本、提升招商效率；为产业企业提供专家人才评估、流动监测与预警 服务；基于供需精准匹配的创新资源一站式服务，促进生物医药产业创新服务发展。

       四、生物医药产业大数据应用展望

       在产业互联网快速发展基础之上，大数据中台建设将加速产业链各环节数据积累与集聚，大数据应用也将有更多的需求场景，为企业提升效率、降低成本、缩短周期等提供更有效的措施。同时，基于大数据，结合云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术，可进一步促进生物医药产业发展与突破。

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