前沿

　　近年來(lái)，高通量組學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)飛躍進(jìn)步，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具逐漸涌現(xiàn)，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究?jī)r(jià)值開(kāi)始受到重視。作為一門與數(shù)據(jù)息息相關(guān)的學(xué)科，流行病學(xué)正處于“大健康”“大數(shù)據(jù)”“人工智能”時(shí)代帶來(lái)的學(xué)科發(fā)展機(jī)遇期，但在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享、檢測(cè)技術(shù)與分析方法、法律和倫理規(guī)范與制度等方面尚存在諸多挑戰(zhàn)。本文將分析大數(shù)據(jù)時(shí)代流行病學(xué)研究的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，探討未來(lái)學(xué)科的發(fā)展方向，為大數(shù)據(jù)時(shí)代的流行病學(xué)研究提供參考。

　　一、大數(shù)據(jù)時(shí)代流行病學(xué)研究的機(jī)遇

　　1. 高通量組學(xué)技術(shù)的發(fā)展：

　　人類基因組計(jì)劃啟動(dòng)以來(lái)，以新一代測(cè)序技術(shù)和質(zhì)譜技術(shù)為代表的高通量組學(xué)技術(shù)的突破，推動(dòng)了基因組、表觀遺傳學(xué)、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組、微生物組等生物醫(yī)學(xué)組學(xué)數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物信息學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的飛速發(fā)展使得組學(xué)數(shù)據(jù)分析的障礙逐漸消除。以人群為基礎(chǔ)的基因組研究、甲基化研究、代謝組研究等組學(xué)研究方興未艾，在探索疾病病因和尋找可能的干預(yù)靶點(diǎn)方面取得了重大突破，也為未來(lái)的醫(yī)學(xué)研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。

　　2. 人群隊(duì)列研究數(shù)據(jù)和樣本資源的積累：

　　隊(duì)列研究是探討疾病致病因素和評(píng)價(jià)干預(yù)措施的有效方法，也是將基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化應(yīng)用到疾病防治實(shí)踐的重要途徑。許多發(fā)達(dá)國(guó)家已將構(gòu)建具有生物樣本庫(kù)的超大規(guī)模人群隊(duì)列作為戰(zhàn)略布局，如英國(guó)生物樣本庫(kù)、丹麥國(guó)家生物樣本庫(kù)、美國(guó)百萬(wàn)老兵項(xiàng)目，以及美國(guó)“All of Us”研究計(jì)劃。我國(guó)流行病學(xué)工作者通過(guò)國(guó)內(nèi)外合作，建立了一批具有生物樣本庫(kù)的大型人群隊(duì)列，如中國(guó)慢性病前瞻性研究和泰州人群健康跟蹤調(diào)查隊(duì)列。“十三五”期間，我國(guó)依托國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃啟動(dòng)了精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)重點(diǎn)專項(xiàng)和重大慢性病防控重點(diǎn)專項(xiàng)，建立了百萬(wàn)級(jí)自然人群隊(duì)列和重大疾病專病隊(duì)列。同時(shí)，基于雙生子、母嬰、老年人等特殊人群的隊(duì)列也逐漸涌現(xiàn)，如國(guó)家出生隊(duì)列、中國(guó)健康與退休前瞻性隊(duì)列等。這將為未來(lái)開(kāi)展全組學(xué)設(shè)計(jì)的流行病學(xué)研究創(chuàng)造條件。

　　3. 大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展：

　　當(dāng)今科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展，以物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為代表的信息技術(shù)廣泛運(yùn)用于醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療信息化得到全面、快速發(fā)展。在我國(guó)，國(guó)家政策已深入醫(yī)療信息化改革，各地正大力推進(jìn)以電子病歷為核心的醫(yī)院信息化建設(shè)，積極探索并建立以電子健康檔案為核心的區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)。醫(yī)療信息化的廣泛應(yīng)用在科學(xué)研究、醫(yī)療服務(wù)、健康保健和衛(wèi)生管理過(guò)程中形成了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)（health care big data）。我國(guó)于2019年7月發(fā)布的《健康中國(guó)行動(dòng)（2019-2030年）》中指出“鼓勵(lì)和支持科研機(jī)構(gòu)與高新技術(shù)企業(yè)深度合作，充分運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)手段，開(kāi)展大型隊(duì)列研究……”。在我國(guó)，疾病登記、死亡登記、醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于疾病負(fù)擔(dān)估計(jì)和病因探索。我國(guó)搭建了一些健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，如國(guó)家生物信息中心和中國(guó)隊(duì)列共享平臺(tái)等。

　　4. 人工智能技術(shù)的發(fā)展：

　　健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景取決于對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次的挖掘和全方位的整合，增進(jìn)對(duì)人類健康或疾病的理解。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)分析的要求。而以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，在流行病學(xué)監(jiān)測(cè)、疾病診斷、病因?qū)W研究、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等方面顯示出巨大的應(yīng)用潛力。例如，有研究者將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于超聲圖像進(jìn)行甲狀腺癌診斷，模型的靈敏度和特異度均高于85%；機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的特征選擇技術(shù)能夠從高維數(shù)據(jù)中識(shí)別相關(guān)特征，被廣泛應(yīng)用于組學(xué)數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的整合分析，從而形成病因假設(shè)、預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)及預(yù)后。人工智能技術(shù)的發(fā)展將為大數(shù)據(jù)時(shí)代的流行病學(xué)研究提供方法支撐。

　　5. 流行病學(xué)研究方法的發(fā)展：

　　近年來(lái)，組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法日趨成熟，數(shù)理統(tǒng)計(jì)、人工智能等技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的有機(jī)整合，流行病學(xué)研究也取得了長(zhǎng)足發(fā)展。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)極大地豐富了潛在危險(xiǎn)因素圖譜，有利于提出更多的病因假設(shè)。其豐富的表型組信息有助于目標(biāo)遺傳變異與全部健康結(jié)局的關(guān)聯(lián)分析，全表型組關(guān)聯(lián)研究（PheWAS）應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)拓寬了可研究的工具變量，為孟德?tīng)栯S機(jī)化研究提供了新機(jī)遇。電子健康檔案的普及和完善推動(dòng)了時(shí)效性臨床試驗(yàn)（PCT）的發(fā)展，PCT在真實(shí)世界中評(píng)價(jià)預(yù)防干預(yù)措施的效果，與傳統(tǒng)的隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)互為補(bǔ)充，助力干預(yù)措施的效果評(píng)價(jià)。大數(shù)據(jù)時(shí)代為流行病學(xué)研究提供了前所未有的機(jī)遇，將推動(dòng)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究成果向公共衛(wèi)生和臨床實(shí)踐的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

圖片來(lái)源：圖蟲創(chuàng)意

　　二、大數(shù)據(jù)時(shí)代流行病學(xué)研究面臨的挑戰(zhàn)

　　1. 我國(guó)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)來(lái)源、收集和管理的共享機(jī)制尚不成熟，形成數(shù)據(jù)孤島：

　　我國(guó)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的共享管理機(jī)制尚不成熟，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)分散在不同的實(shí)驗(yàn)室和機(jī)構(gòu)內(nèi)部。來(lái)源于各個(gè)機(jī)構(gòu)、領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往使用不同的系統(tǒng)和軟件平臺(tái)，數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和管理的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范也各不相同，多來(lái)源的數(shù)據(jù)在格式、結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、質(zhì)量等方面都存在差異。這些因素嚴(yán)重制約我國(guó)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的整合共享與轉(zhuǎn)化利用。如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，將跨機(jī)構(gòu)、跨領(lǐng)域、跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)打通共享，是目前大數(shù)據(jù)使用面臨的重大挑戰(zhàn)之一。

　　2. 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)誤差，影響暴露-結(jié)局之間關(guān)聯(lián)的真實(shí)性：

　　相對(duì)于傳統(tǒng)的隨機(jī)抽樣，大數(shù)據(jù)通常來(lái)自具有某些特征的人群（如醫(yī)院就診人群、攜帶可穿戴設(shè)備人群），可能存在選擇偏倚。多源異構(gòu)的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)存在表型定義的不確定性、變量測(cè)量的不準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題，造成信息偏倚；部分信息的測(cè)量方法和獲取途徑難以得知，為質(zhì)量控制帶來(lái)困難。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)存在大量噪聲信號(hào)，大規(guī)模地探索疾病結(jié)局有關(guān)的因素而忽略因果關(guān)系判斷的準(zhǔn)則，可能導(dǎo)致疾病影響程度的錯(cuò)誤估計(jì)、觸發(fā)錯(cuò)誤警報(bào)、造成虛假關(guān)聯(lián)和生態(tài)學(xué)謬誤。此外，基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的流行病學(xué)研究屬于觀察性研究，存在混雜和反向因果關(guān)聯(lián)等諸多問(wèn)題。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代的流行病學(xué)研究應(yīng)注意對(duì)研究質(zhì)量的嚴(yán)格控制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集與處理的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，重視因果關(guān)系判斷的基本要素，確保結(jié)論的可靠性。

　　3. 組學(xué)檢測(cè)技術(shù)有待發(fā)展完善：

　　在大規(guī)模人群開(kāi)展多組學(xué)檢測(cè)依賴于成熟的高通量組學(xué)技術(shù)，其對(duì)樣本和檢測(cè)條件的要求不高，檢測(cè)成本低廉、檢測(cè)方法快速、結(jié)果穩(wěn)定性和準(zhǔn)確度高。目前基因組測(cè)序仍存在一定的錯(cuò)誤率；蛋白質(zhì)組和代謝組檢測(cè)平臺(tái)之間的技術(shù)差異增加了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和可重復(fù)性評(píng)估的難度。組學(xué)檢測(cè)技術(shù)仍有待發(fā)展完善。值得一提的是，近幾年迅速興起的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序不僅揭示出不同細(xì)胞類型之間的異質(zhì)性，而且可以發(fā)現(xiàn)全新的細(xì)胞類型。今后，單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)將逐步擴(kuò)展到基因組、表觀遺傳學(xué)、蛋白質(zhì)組等，為研究者在單細(xì)胞水平探索疾病發(fā)生發(fā)展機(jī)制打開(kāi)嶄新視角。

　　4. 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、整合與存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)需要新的突破：

　　多組學(xué)生物統(tǒng)計(jì)和生物信息方法有待進(jìn)一步提高?；颉⒌鞍踪|(zhì)、代謝物等所構(gòu)建的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)極為復(fù)雜，如何整合多組學(xué)信息以形成系統(tǒng)層面的理解是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究面臨的重要挑戰(zhàn)之一。由于每個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)都存在一定的偏倚和變異度，需要針對(duì)不同組學(xué)數(shù)據(jù)建立可靠的統(tǒng)計(jì)分析框架。而對(duì)多組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析時(shí)，則需要更復(fù)雜的多維統(tǒng)計(jì)方法，如貝葉斯模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，種類繁多，包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等不同的數(shù)據(jù)類型。然而，當(dāng)前缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，導(dǎo)致不同層次、不同類型的數(shù)據(jù)整合困難。如何對(duì)半結(jié)構(gòu)化（如電子病歷）、非結(jié)構(gòu)化（如心電圖、醫(yī)學(xué)影像資料）和對(duì)流數(shù)據(jù)（實(shí)時(shí)視頻、傳感器數(shù)據(jù)、醫(yī)療設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)）進(jìn)行處理，是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析面臨的又一重要挑戰(zhàn)。此外，臨床診療大數(shù)據(jù)、健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等非科研數(shù)據(jù)存在信息缺失（通常為非隨機(jī)性缺失）和測(cè)量、記錄不準(zhǔn)確等數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題；如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)清理以保障研究結(jié)果的可靠性是大數(shù)據(jù)研究亟須解決的重要問(wèn)題。除了數(shù)據(jù)分析以外，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析需要巨大的計(jì)算資源。目前適用于大數(shù)據(jù)的軟硬件平臺(tái)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸、高性能計(jì)算和云計(jì)算等技術(shù)尚不成熟。這些因素制約著健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究、轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。

　　5. 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的法律和倫理規(guī)制已成為亟待解決的問(wèn)題：

　　健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、共享、分析、挖掘等過(guò)程中存在個(gè)人信息權(quán)、隱私權(quán)可能受侵害的風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全的隱患。如何對(duì)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行法律和倫理上的規(guī)制，已成為亟待解決的問(wèn)題。我國(guó)應(yīng)盡快推動(dòng)個(gè)人健康信息和隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)的立法，明確電子健康信息在存儲(chǔ)、管理、利用、交換各環(huán)節(jié)的權(quán)責(zé)歸屬與過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)安全技術(shù)的與時(shí)俱進(jìn)。相關(guān)部門應(yīng)從保護(hù)個(gè)人安全和公平的角度，合理界定倫理風(fēng)險(xiǎn)，把握倫理審批的界限。我國(guó)在2019年頒布《人類遺傳資源管理?xiàng)l例》，邁出了大數(shù)據(jù)安全與倫理規(guī)制的探索性嘗試。2020年，國(guó)家藥品監(jiān)督管理局相繼發(fā)布《真實(shí)世界證據(jù)支持藥物研發(fā)與審評(píng)的指導(dǎo)原則（試行）》、《用于產(chǎn)生真實(shí)世界證據(jù)的真實(shí)世界數(shù)據(jù)指導(dǎo)原則（征求意見(jiàn)稿）》和《真實(shí)世界數(shù)據(jù)用于醫(yī)療器械臨床評(píng)價(jià)技術(shù)指導(dǎo)原則（試行）》，指出“真實(shí)世界研究涉及個(gè)人信息保護(hù)應(yīng)遵循國(guó)家信息安全技術(shù)規(guī)范、醫(yī)療大數(shù)據(jù)安全管理相關(guān)規(guī)定”，要求實(shí)行個(gè)人信息保護(hù)和數(shù)據(jù)安全性處理，拉開(kāi)了我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)從監(jiān)管層面構(gòu)建真實(shí)世界數(shù)據(jù)使用框架體系的序幕。

　　三、大數(shù)據(jù)時(shí)代流行病學(xué)研究的發(fā)展展望

　　1. 高質(zhì)量人群隊(duì)列的建設(shè)：

　　隨著電子健康檔案的普及和完善，將電子健康檔案與基于生物樣本庫(kù)的多組學(xué)數(shù)據(jù)以及其他常規(guī)數(shù)據(jù)（如出生登記、死亡登記、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等）互融互通而建立大型動(dòng)態(tài)隊(duì)列已成為流行病學(xué)研究的熱點(diǎn)。由于研究資源和經(jīng)費(fèi)的限制，大規(guī)模前瞻性隊(duì)列難以實(shí)現(xiàn)全表型的收集和全組學(xué)的檢測(cè)。因此，選擇具有代表性的研究對(duì)象，使用最先進(jìn)的技術(shù)收集隊(duì)列成員的表型組信息，進(jìn)行多次動(dòng)態(tài)隨訪，采集和儲(chǔ)存多時(shí)點(diǎn)生物標(biāo)本，開(kāi)展多組學(xué)檢測(cè)，由此構(gòu)建精細(xì)隊(duì)列，具有深遠(yuǎn)的研究?jī)r(jià)值。

　　2. 嚴(yán)格的流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)和質(zhì)量控制：

　　嚴(yán)格的流行病學(xué)研究設(shè)計(jì)和質(zhì)量控制是高質(zhì)量隊(duì)列研究的重要保障。隊(duì)列成員的多樣性是研究結(jié)果外推應(yīng)用于全人群的關(guān)鍵。美國(guó)“All of Us”研究計(jì)劃將人群多樣性作為隊(duì)列建設(shè)的首要目標(biāo)，其80%的隊(duì)列成員為弱勢(shì)群體。隊(duì)列研究應(yīng)注意提高應(yīng)答率和依從性，避免選擇偏倚。隊(duì)列信息的類型和深度應(yīng)綜合考慮其與健康結(jié)局的相關(guān)性、檢測(cè)方法的可靠性和研究經(jīng)費(fèi)。隊(duì)列隨訪方面，近年來(lái)“成人疾病胎源說(shuō)”備受關(guān)注，理想的隨訪應(yīng)實(shí)現(xiàn)“從搖籃到墳?zāi)埂钡慕K身觀察；隨訪間隔將視研究結(jié)局的變化速度，研究的人力、物力等條件而定。

　　3. 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理和共享平臺(tái)的建設(shè)：

　　大數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。許多發(fā)達(dá)國(guó)家很早就開(kāi)始重視大數(shù)據(jù)的收集、管理、分析和應(yīng)用，建立起一批健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，如美國(guó)國(guó)家生物技術(shù)信息中心（NCBI）、歐洲生物信息學(xué)研究所（EBI）以及日本DNA數(shù)據(jù)庫(kù)（DDBJ）等。2019年，我國(guó)成立國(guó)家生物信息中心（CNCB），承擔(dān)國(guó)家生命與健康大數(shù)據(jù)匯交存儲(chǔ)、安全管理、開(kāi)放共享與整合挖掘研究體系的建設(shè)，研發(fā)大數(shù)據(jù)前沿交叉與轉(zhuǎn)化應(yīng)用的新方法和新技術(shù)，建成支撐我國(guó)生命科學(xué)發(fā)展、國(guó)際領(lǐng)先的基因組科學(xué)數(shù)據(jù)中心（NGDC），邁入了新的歷史發(fā)展階段。

　　4. 基于隊(duì)列研究的群體基因組學(xué)和系統(tǒng)流行病學(xué)研究：

　　隨著高通量組學(xué)技術(shù)和健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展，系統(tǒng)流行病學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。系統(tǒng)流行病學(xué)借助系統(tǒng)生物學(xué)、流行病學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)等技術(shù)，將人體從暴露組，到基因組、表觀遺傳組、蛋白質(zhì)組、代謝組等，再到臨床表型組的各個(gè)層次有機(jī)地整合在一起進(jìn)行研究，從而深入理解多層次因素間復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)及其相互作用，實(shí)現(xiàn)人群層面“暴露因素-組學(xué)標(biāo)志物-疾病結(jié)局”的病因?qū)W推斷。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)流行病學(xué)將構(gòu)建以病因網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，推動(dòng)“精準(zhǔn)預(yù)防”理念的實(shí)現(xiàn)。

　　5. 多學(xué)科交叉、復(fù)合型人才的培養(yǎng)：

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)流行病學(xué)專業(yè)人才提出了更高的要求，包括扎實(shí)的流行病學(xué)理論基礎(chǔ)，豐富的流行病學(xué)研究經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，做出有價(jià)值的分析、判定和預(yù)測(cè)的能力。流行病學(xué)研究應(yīng)聚焦國(guó)家重大需求，加強(qiáng)學(xué)科交叉融合，打破行政壁壘，加快交叉學(xué)科人才引進(jìn)與培養(yǎng)，促進(jìn)跨學(xué)科的合作與協(xié)同創(chuàng)新，完善促進(jìn)跨學(xué)科合作的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)和成果共享機(jī)制，讓微觀和宏觀流行病學(xué)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。注重系統(tǒng)整合協(xié)同，堅(jiān)持開(kāi)放創(chuàng)新，組建多學(xué)科、多領(lǐng)域、多系統(tǒng)融合的創(chuàng)新大團(tuán)隊(duì)。

　　四、總 結(jié)

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代為流行病學(xué)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源和廣闊的科研平臺(tái)。流行病學(xué)應(yīng)抓住機(jī)遇，開(kāi)辟新方向、發(fā)展新方法。今后有望在流行病學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、生命科學(xué)等學(xué)科的共同參與下，推動(dòng)醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究成果向公共衛(wèi)生和臨床實(shí)踐的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，提高疾病防控技術(shù)水平，促進(jìn)健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“健康中國(guó)”的美好愿景。

特別聲明：以上文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn)，不代表新浪網(wǎng)觀點(diǎn)或立場(chǎng)。如有關(guān)于作品內(nèi)容、版權(quán)或其它問(wèn)題請(qǐng)于作品發(fā)表后的30日內(nèi)與新浪網(wǎng)聯(lián)系。

相關(guān)知識(shí)

新型糖尿病藥物研發(fā)：機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存
AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)療革新：數(shù)智健康新時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
人工智能與大數(shù)據(jù)：新時(shí)代的技術(shù)融合與未來(lái)展望
大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的挑戰(zhàn)與思考
大健康行業(yè)面臨洗牌：挑戰(zhàn)與新機(jī)遇
2024年中國(guó)茶葉行業(yè)的發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)深度探究及應(yīng)對(duì)策略
全球環(huán)境與健康領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，以及我國(guó)環(huán)境與健康研究面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
海地模特行業(yè)發(fā)展與面臨的新機(jī)遇與挑戰(zhàn)
醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究在中國(guó)
《Cell》50年代謝研究總結(jié)——糖尿病的進(jìn)展與機(jī)遇

網(wǎng)址: 大數(shù)據(jù)時(shí)代的流行病學(xué)研究：機(jī)遇、挑戰(zhàn)與展望 http://m.u1s5d6.cn/newsview1750516.html