聚焦高质量医学数据中心 北大医学与北宸星穹共建联合实验室

在10月26日举办的“聚智新域 医创致远——北大医学高质量发展研讨会”上,北京大学医学部与北宸星穹(北京)科技有限公司签署共建协议,“北大医学—北宸星穹数智医学与科学决策联合实验室”(以下简称“联合实验室”)正式成立。该实验室将聚焦高质量医学数据中心与医药数智化平台建设,围绕标准化数据治理、智能治理工具、隐私计算、联邦学习等关键技术开展联合攻关,构建覆盖数据采集、治理、分析、应用的安全可信、开放共享的医学科研基础设施。北宸星穹(北京)科技有限公司是法狮龙家居建材股份有限公司(605318.SH)全资子公司,深耕ICT行业,开展算网算力与数据科学业务。

北京大学医学部副主任肖渊、王嘉东主持签约仪式。法狮龙联席董事长、总经理,北宸星穹执行董事、总经理李敬祖,作为企业代表上台签约。

联合实验室依托北京大学医学部在医学、药学、公共卫生领域的学科体系与研究沉淀,以及北宸星穹在智能算力、数据科学领域的技术优势共建。北京大学医学部将立足药事管理与临床药学优势学科、临床研究与公共卫生研究体系、真实世界研究与医学数据资源等方向,在合规范围内提供研究场景与数据支持;北宸星穹负责数据中心与平台的技术架构设计、工程落地及算力保障,投入智能算力、数据治理、隐私计算等数据科学技术与工程化能力。

双方共建联合实验室,初衷在于医学数据的价值长期未能得到充分释放。在数据采集汇聚阶段,多中心数据的统计口径、编码规则、治理标准不统一,跨机构数据比对缺乏统一基础,难以按照同一规范实现比对与融合;在数据流通阶段,医疗数据受到严苛的合规管控,“不敢共享、不会共享” 的痛点突出,大量数据沉淀在各机构内部,无法形成科研所需的样本体量;在研究应用阶段,真实世界研究、药品监管科学、公共卫生决策对数据质量、可追溯性和样本规模的要求不断提升,现有条件难以满足需求。与此同时,医学研究、算法研发与工程实现分属不同体系,很难由单一机构独立完成从原始数据到研究结论的完整闭环。

联合实验室想要解决的问题,正是这条链路上的断点——不是再建一个数据库,而是让已有的数据可用、可信、可流通。

据介绍,联合实验室的建设将围绕两大主线展开。在数据侧,搭建覆盖采集、治理、分析、应用的技术体系,以标准化治理统一多中心数据的口径与编码,以智能治理工具将原先依赖人工的规则与流程转为可复用能力,使不同标准下的数据可比对、可追溯。在流通侧,引入隐私计算与联邦学习两项技术,前者使数据在不可见条件下参与计算,后者支持模型跨机构协同训练而原始数据不离开所属机构,以在合规框架下建立数据流通的可行性。

平台建成后,将为多中心研究、真实世界研究提供数据供给与工具支撑;同时,数据治理、隐私计算等技术方法,也将在真实数据体量与合规框架下完成适用性验证。

依托该平台,联合实验室将开展真实世界研究、药品监管科学、临床研究、精准医学与公共卫生决策相关研究,承接国家重大科研任务,助力产出高水平原创科研成果。上述方向对数据规模、可追溯性以及跨机构数据供给均提出较高要求,也需要持续投入工程与算法能力。在学科建设层面,推动人工智能、数据科学与药学、医学、公共卫生深度交叉融合,培育数智医学与科学决策等新兴学科方向,同步发展监管科学、健康数据科学等交叉学科。

法狮龙联席董事长、总经理,北宸星穹执行董事、总经理李敬祖表示:“此次共建联合实验室,是北宸星穹将数据科学与智能算力能力落地医工交叉领域的一次重要实践。医学研究与监管科学对高质量数据基础设施的需求日益迫切,而数据打通、安全流通,正是工程与算法技术可以发力突破的方向。我们将投入研发资源,与校方协同推进数据治理、隐私计算、联邦学习等方向的联合攻关,并依托平台支撑真实世界研究与药品监管科学研究。”

未来,联合实验室将按规划分步推进建设:先完成医学数据中心的技术架构搭建与治理规范建设,同步开展数据治理与隐私计算方向的联合攻关;继而推动平台在真实世界研究、药品监管科学、公共卫生决策研究中落地应用与验证;最后将实践形成的治理规范与技术方法沉淀为可复用的成果,支撑数智医学与科学决策学科方向的建设。