今年政府工作报告提出,健全疾病预防控制网络。医学科技和信息技术的飞速发展,使得医院诊疗数据和病理及影像等数据,正以惊人的速度增长,包括基因组、表观组、蛋白组和代谢组在内的组学技术迅猛发展,促使生物医学领域进入大数据时代。中国工程院院士、上海交通大学转化医学研究院院长陈赛娟委员认为,建设国家级、标准化、可共享且符合伦理规范的整合临床表型、疾病诊疗信息、临床样本及其生命组学信息等多层次的重大疾病专病数据库,具有非常重要的战略意义。她建议,根据专病的特点,优先聚焦严重影响人群健康的疾病,建立国家级的全国重大疾病专病数据信息系统管理平台,规模化地收集专病信息。
陈赛娟委员表示,重大疾病专病数据的应用要建立在高质量、高标准的数据基础上。重大疾病专病数据库涉及临床诊疗、样本库和组学等信息数据的整合,其数据类型对信息技术与设备要求高。因此,建立重大疾病专病数据库对数据采集质量及规模要求较高,单一学科的能力已不能够满足建库的实际需求。这需要临床医学、临床研究管理学、生物信息学、计算机专业人员和统计专业人员等的共同努力。此外,探索重大疾病专病数据共享机制,也需完善相关政策。
今年政府工作报告提出,健全疾病预防控制网络。医学科技和信息技术的飞速发展,使得医院诊疗数据和病理及影像等数据,正以惊人的速度增长,包括基因组、表观组、蛋白组和代谢组在内的组学技术迅猛发展,促使生物医学领域进入大数据时代。中国工程院院士、上海交通大学转化医学研究院院长陈赛娟委员认为,建设国家级、标准化、可共享且符合伦理规范的整合临床表型、疾病诊疗信息、临床样本及其生命组学信息等多层次的重大疾病专病数据库,具有非常重要的战略意义。她建议,根据专病的特点,优先聚焦严重影响人群健康的疾病,建立国家级的全国重大疾病专病数据信息系统管理平台,规模化地收集专病信息。
陈赛娟委员表示,重大疾病专病数据的应用要建立在高质量、高标准的数据基础上。重大疾病专病数据库涉及临床诊疗、样本库和组学等信息数据的整合,其数据类型对信息技术与设备要求高。因此,建立重大疾病专病数据库对数据采集质量及规模要求较高,单一学科的能力已不能够满足建库的实际需求。这需要临床医学、临床研究管理学、生物信息学、计算机专业人员和统计专业人员等的共同努力。此外,探索重大疾病专病数据共享机制,也需完善相关政策。