面向人群健康和重大疾病的大数据集成共享平台研究及示范应用

With the exponential increase in the size and complexity of big healthcare data, constantly upgraded specification of computer hardware, the rapid development of information technology and data science, and increased policy support, tremendous opportunities are opened up for greater use of the big data in healthcare and providing optimal health care through the meaningful use of these big data. However, there are several challenges that the use of big data in healthcare needs to overcome. The present integration project has access to several representative big databases relevant to public health and health care, ranging from disease prevention and control, essential public health services, electronic patient records, health insurance claims, routine physical examinations, research studies comprising rich biomedical and omics-data, which are held by a wide range of stakeholders. In the present project, by focusing on population health and major disease prevention and control, the following specific objectives will be addressed: (1) to develop informatics platforms that can support data harmonization and pooling data sources of varying types, completeness and structure, and design appropriate and feasible methods which will facilitate data collaboration and data sharing acknowledging ethical and legal constraints as well as data security, (2) to develop big data visualization techniques; (3) to explore systems epidemiologic studies targeting cardiovascular diseases by using both various algorithms of data mining and traditional statistical methods; (4) to explore paradigm of managerial decision-making driven by big data by designing several case studies that each need to harmonize and pool different sources of health-relevant data.

面对持续呈指数增长趋势的健康医疗大数据资源，快速发展的计算机性能、信息技术和数据科学，以及支持性的政策环境，健康医疗大数据的应用迎来了新的发展机遇，也为行业发展带来了新的契机。尽管如此，推动健康医疗大数据的整合应用仍面临很多挑战。本项目汇集了医疗卫生行业中与人群健康和重大疾病防治相关的多种类型的健康医疗大数据资源，业务内容广泛涉及疾病控制、基本公共卫生服务、医疗医保、健康体检、医学研究等，数据采集自疾控系统、各级医疗卫生机构、社保、企业、高校科研院所、网络与社交媒体等。项目以个体生命全周期健康成像为目标，具体研究目标为：构建与人群健康和重大疾病防治相关的大数据池，探索与建立健康医疗大数据协作共享机制；开发多源异构健康医疗大数据分析的可视化技术；开展数据驱动与模型驱动融合范式下的心脑血管疾病系统流行病学研究，探索大数据驱动的健康和重大疾病监测、防治实践与管理模式。

健康医疗大数据的应用发展有望促进公共卫生相关的科学研究、卫生决策、实践和服务模式的变革，从而更好地满足人民群众日益增长的健康需求。本项目组织了公共卫生、公共政策与管理、数据科学、信息科学、软件科学等多学科团队，汇集了医疗卫生行业中与人群健康和重大疾病防治相关的多种来源、多种类型，覆盖疾病控制、基本公共卫生服务、健康体检、医学研究等广泛业务内容的数据资源。本项目以全周期健康成像为目标围绕大数据资源建设、理论、技术增强和情景化应用开展研究，主要成果如下。在构建大数据池方面，已建成以特定应用问题为中心的五大数据池，包括超大自然人群研究型数据、实现病次为中心向病例为中心转换的公共卫生监测数据、覆盖6000余万对象的健康产业数据、基于中国队列共享平台的融合型研究数据和位于浙江宁波鄞州区的区域综合大数据资源。在数据协作共享方面，设计基于约束机制的数据共享模型、开发多源异构健康医疗大数据的提取和处理新技术、开发面向目标行为分析的健康医疗大数据统一存储管理技术和数据融合方式。在可视化技术方面，搭建多源异构医疗卫生大数据的可视化平台，实现流感、戊肝、手足口病等流行病的可视化预测预警模型和基于知识图谱的自动化流调等应用。在大数据驱动的科学研究方面，通过融合多任务慢性病预测方法和类脑智能等数据驱动分析策略与模型驱动策略开展慢性病病因学研究，建立新冠肺炎国际疫情发展研判系统等应用。在大数据驱动的健康和重大疾病监测、防治实践与管理模式方面，项目组基于浙江省宁波市鄞州区大数据平台，围绕传染病防控、慢性病预防与管理、预防接种管理、科研型数据转化等情境开展大数据驱动的防控模式创新，优化疾控实践。本项目实现了理论到实践的突破，是对重大研究计划已资助的相关项目碎片化研究成果的集成升华。项目使“数据→技术→应用”的各个环节得到理论和技术增强，为实现大数据驱动的健康和重大疾病防治管理范式的转变奠定了基础。