imit白皮书:计算医学:数智时代的医学发展新范式(44页).pdf

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1、计算医学:数智时代的医学发展新范式Computational Medicine:A Novel Paradigm of Medical Development in the Era of Digital Intelligence数据的飞速积累和方法的加速更新换代预示着未来医学范式的转变方向:一种以数据和计算方法为主的计算医学(Computational Medicine,CM)。通过计算模型、超算技术,数据之间的相关关系被更好的体现出来,具有高通量高维度特征的海量数据,通过复杂系统的计算建模,以更逼近真实的方式理解生命机理和疾病机制,提高疾病预测、临床诊疗和健康维护水平,使个性化决策成为可能,

2、有可能彻底改变从单个病人护理到政策制定的整个医学领域。本期导读浙江数字医疗卫生技术研究院浙江数字医疗卫生技术研究院浙江树人大学浙江树人大学媒体支持媒体支持李莹莹周佳卉张建楠朱烨琳郑 杰王力飞叶芳芳江 俊动脉网IMIT白皮书2021 年 07月 第21期计算医学:数智时代的医学发展新范式1内容摘要(一)引言与其他学科相比,医学实践具有相当大的不确定性,而且这种不确定性一直存在,这也是医学实践如此具有挑战性的原因。大数据的发展,赋予了医生和临床科研人员更多、更细致的维度去了解疾病发生发展过程,大大拓展了医学研究的深度和广度。但是,生物医学大数据的规模和产生速度已远远超出了个人的处理能力,急需新的方

3、式与手段帮助医生从从多维、立体、融合的数据中摸索出规律,从而更精确地进行疾病的诊断和治疗。一种以数据和计算方法为主的计算医学的出现与发展预示着未来医学发展范式的转向。(二)计算医学概念与知识体系计算医学的核心是通过应用数学、计算科学来理解人类疾病的机理,为医学服务提供新洞见,提高并改善疾病诊疗水平,广义上应用计算机和计算模型来支持医疗保健服务的医学研究的所有方面都可以被纳入到计算医学范畴。作为一门较高难度的交叉学科,计算医学需要综合来自计算机科学、数学、统计学、生物化学、化学工程、生物医学工程、生物物理学、分子生物学、遗传学、生态学、解剖学等学科的知识。(三)计算医学研究进展计算医学研究热度持

4、续上升,最近几年在项目研发投入与文献发布量上增速明显,但相较于美国,中国在计算医学领域的研发投入整体较少。研究内容上,模型研究、各类应用模式(表达、模拟、算法、识别、预测、分类)以及癌症、系统等为计算医学领域研究的核心。研究内容变化上呈现:从原有的理论、模型研究向应用领域研究发展;从数理统计算法研究向基于人工智能技术发展;从生物、解剖数学模型构建、到基于大数据驱动的计算基因组学再到精准医疗等临床医疗应用发展。国家比较来看,中美两国在计算医学研究领域涉及面较广,各类研究主题均有布局;中国在精准医疗应用、模型、机器学习、个性化医疗、仿真模拟五个方面的研究关注度与美国差距较大。(四)计算医学主要研究

5、内容本文结合技术与医学应用两个维度,并依据时间发展顺序,归纳了计算医学的研究内容,包括四个方面:以模型构建为核心的计算医学基础研究、以海量基因组学数据驱动的计算基因组学研究、基于人工智能技术的计算医疗应用研究、面向精准医疗的计算医学研究。并简要介绍了各个领域主要研究内容及典型应用。(五)计算医学学科建设情况为了应对医学范式向计算医学转变带来的挑战,提高计算医学研究能力,世界各国的大学和科研机构纷纷成立计算医学相关的研究部门,这些机构多数前身为计算生物、生物数学系、生物医学工程系等,学科建设仍在持续发展过程中。在国外,这些高校院系也成为了计算医学的主要研究中心。相较而言,中国除中国科学院外,还没

6、有形成比较集中有影响力的计算医学领域研究中心。尽管各个学校将建立的院系或开设的专业冠以“计算医学”之名,但其研究的内容和侧重点各不相同。IMIT白皮书2021 年 07月 第21期计算医学:数智时代的医学发展新范式2(六)计算医学发展展望计算医学的发展有望实现关于健康、疾病的量化理解,带来医学发展范式的变革,但与主流学术领域相比仍处于边缘的位置。现有的模型对现实情况的模拟仍然是不充分的,找到能够定义虚拟世界与经验世界之间联系的工具,尤其是计算机仿真模型的有效性仍然是困难。随着基因组学、医学成像、诊断技术和转化医学方面的不断发展,人工智能的深度融合,共性服务、共性平台、公共设施的不断完善,将为我

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