在复旦大学2023年秋季工作会议上，AI4S成为新晋热词。AI4S是AI for Science的简称，指通过科学多模态大模型等，对海量科学大数据进行建模、推理和分析。会议指出，要举全校之力抢抓机遇、用好AI4S“关键一招”，推动基础研究高质量发展。
在医学领域，随着人工智能与医学的深度融合，智能医学成为医学前沿发展方向之一。2019年，作为上海医学院公共技术平台的子平台之一，医学科研数据中心依托高水平地方高校建设项目立项申报获批，并于2020年正式启动建设。2022年6月，复旦大学智能医学研究院筹建成立，医学科研数据中心作为研究院的一项核心建设内容，在“双一流”和高水平地方高校建设项目的合力支持下继续推进，为医学学科和医学科研的发展持续不断地提供强劲的助推力。
在复旦上医图文信息楼11楼，“医学科研数据中心”的标牌赫然醒目。每天，海量数据在此汇聚交互，碰撞出科研成果的火花。
大数据与我们息息相关，但又显得神秘莫测。今天，小编带您走进医学科研数据中心一探究竟。
强大硬件保障算力
“大数据、人工智能”已成当今社会的高频词，柴米油盐、吃穿住行……人们的传统生活模式正在被深刻影响。
同样，大数据也驱动着整个医学的发展，如今，医学研究所涉及的数据正呈现几何式增长，医学科研迫切需要高性能计算平台。
据医学科研数据中心负责人吴飞珍介绍，中心主要面向复旦上医（包括附属医院）师生提供高性能的科学计算服务，实现医学科研数据互联互通。可应对高密度、大数据的计算任务，对多模态、海量的生物医学数据进行深入挖掘和应用，为医学人才培养和科研项目实施提供基础性支撑服务。
海量数据究竟有多大？通过“双一流”和高水平地方高校建设项目的重点投入，目前，医学科研数据中心平台的裸存储容量为4PB，1个PB相当于1024个TB，也就是说，中心平台的容量相当于4000多个1T的移动硬盘。今后，中心平台的存储容量还将根据需求进行扩容。与此同时，医学科研数据中心建立的计算平台管理系统，峰值计算能力已达1027万亿次/秒，其中GPU峰值算力达780万亿次/秒。
强大的计算能力，可以很好地支持科研人员的前沿研究需求。以生物信息学分析中常见的单细胞为例，一次作业要研究的单细胞数以万计，每个单细胞内含数以千计的基因，两者相乘后数据量逼近上亿！面对如此海量数据，一般的计算机“束手无策”，只有高性能计算平台才能轻松驾驭。
自上线运行至今，该平台累计完成作业33万个以上，用户将近1120名，科研团队30支以上，支撑了大量的科研项目，在全国医学院校大数据平台建设中走在前列。
基础医学院教授卫功宏团队在平台上线后即成为首批“铁杆”用户，“以前做相关研究可能要借助校外的各类技术平台，不少还有权限限制等问题，十分不方便。”卫功宏说。如今，团队依托平台的技术支持顺利完成多项研究，已先后在Nature Communications、Cell and Bioscience等杂志上发表相关论文成果。卫功宏表示，中心为科研工作者搭建了一个很好的数据资源整合平台，如果在实际使用过程中遇到问题，团队的反馈响应也十分及时，让团队的科研之路更为顺畅。
适配多样科研需求
未来，大数据在医学科研领域潜力无限。
据吴飞珍介绍，目前，中心正在着手推进“隐私计算”项目。以往出于保护隐私的考量，临床病例数据在各个医院分散，其科研价值难以挖掘。而有了中心平台，相当于将分散的本地数据联网到一个“黑箱子”中，既保护个人隐私，又盘活数据资源。“黑箱子”会按照研究者设定的规则对大数据进行分析。整个过程结束后，清除数据痕迹，结论则共享给科研人员。
同时，该平台还在“AI制药”的道路上探索行进。药物研发要找到合适的小分子，好比从一堆杂乱的拼图中找到与靶点蛋白口袋正好契合的拼图，靠人工筛选耗时耗力。今后，中心平台将基于知识库和模型发掘潜在的药物靶点，预测靶点与潜在小分子之间的相互作用，提高药物研发成功率。
“希望更多的医学数据实现资源共享、优势互补、科研落地。”吴飞珍表示。作为学校实体运行机构建设的智能医学研究院，将充分依托医学科研数据中心，融合大数据与云计算、人工智能等技术，挖掘疾病现象的本质及规律，探索智能化诊疗方法和临床应用，推进大数据驱动的知识发现及转化应用，引领新医科的发展。“科研来自临床，同时服务于临床。”吴飞珍同时表示，希望通过大数据的助力，推动更多疾病诊疗的快速发展，更好地服务人群。
据悉，复旦上医充分利用综合性大学办学优势，将智能医学确定为“十四五”时期领先布局推进的学科新增长点。依托智能医学研究院，未来复旦上医智能医学学科将继续扎根基础医学、临床医学与信息技术的交叉跨界与融合，以新学科和新平台为创新孵化载体，引育具有全球视野、创新精神和实践能力的医工复合型领军人才和医学拔尖创新人才，同时兼顾科学创新和技术服务，提升数据整合与转化利用能力，推进大数据驱动的知识发现及转化应用，引领新医科的发展。
实用信息
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