国家重点研发计划生物与信息融合重点专项正式启动

3月27日，“十四五”国家重点研发计划“生物与信息融合(BT与IT融合)重点专项”启动。项目组全体专家，以及全国相关领域专家学者云端相聚，展开了深度交流探讨。

据悉，项目名称为“基于跨尺度多模态生物医学大数据的肿瘤智能诊疗共性关键技术研究(2021YFF1201300)”，由国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院作为牵头单位，联合申报单位包括：中国医学科学院肿瘤医院、复旦大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心、中国人民解放军总医院、南方医科大学南方医院和中南大学湘雅医院、上海市生物医药技术研究院、清华大学交叉信息研究院和计算机科学与技术系、神州医疗科技股份有限公司、北京壹永科技有限公司等。本项目集中了全国肿瘤诊疗、多组学研究、计算机与大数据领域杰出专家和团队，以临床需求为导向，旨在建立数据驱动、人工智能赋能的肿瘤智能诊疗支持系统，推动肿瘤医学与信息学的交叉融合，促进肿瘤智能诊疗体系建设，持续提升我国肿瘤规范化诊疗水平。

在3月27日的项目启动会上，项目首席科学家、项目总负责人兼课题一负责人，国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院马飞教授全面介绍了项目背景、规划与意义。其余各课题负责人及参与单位核心成员分别介绍了相关工作基础、项目任务分工和未来协作计划，项目组全体专家共同云端启动了这一国家重点研发专项。

据了解，课题一由国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院马飞教授团队负责，主要面向跨尺度多模态大数据，构建全流程智能集成分析系统，研究可计算加密技术、分布式虚拟存储和共享数据传输技术，建立肿瘤医学标准化可共享数据集。

课题二由清华大学交叉信息研究院曾坚阳教授团队负责，主要针对现有的肿瘤创新药物靶点不足和精准诊疗新型标志物缺乏的临床困境，研究基于“干”“湿”结合策略的肿瘤诊疗靶标发现新方法，建立“干实验指导湿实验、湿实验提升干实验”的创新科研范式。

课题三由清华大学计算机系陈挺教授团队负责，针对医学典籍、电子病历等多源多层次医学知识融合和知识模型动态更新技术难点，研究多源多层次医学知识和临床病例数据的融合互联统一和终身学习算法，能解决智能诊疗算法及服务平台的编排、搭建、负载均衡和安全隔离等应用问题，为肿瘤生物医学大数据研究应用提供算法和平台支撑。

课题四由南方医科大学南方医院曹瑞教授团队承担，旨在通过研究临床多模态医学大数据的全流程智能集成分析引擎，解决多模态数据的模态缺失、低质小样本等问题;构建智能HRP系统和操作环境，实现医疗数据的互联互通、统一高效、信息共享。

课题五由复旦大学附属肿瘤医院江一舟教授团队负责完成，通过分析多模态肿瘤标准化可共享数据集，利用深度学习技术，构建针对不同医疗场景的智能诊疗支持系统，建立具有动态更新和持续优化能力的肿瘤诊疗新体系，实现基于“事前预警、事中质控、事后反哺”机制的肿瘤规范诊疗质量控制。

会议同期还召开了中国肿瘤信息学论坛，清华大学曾坚阳教授和复旦大学江一舟教授分别就肿瘤信息学的发展与未来、数据驱动肿瘤研究新范式等题目进行了学术演讲，项目组全体专家进行了热烈的讨论和深入的交流，为肿瘤信息学这一新兴交叉学科的科学发展，以及肿瘤创新研究范式的有效建立，提出了系统的可行性方案。全国3万余位专家学者在线观看了学术论坛，推动了肿瘤信息学在中国的落地、发展和普及。

(国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院供图)

关键词： 中国医学科学院肿瘤医院 清华大学 支持系统 复旦大学附属