在MK体育平台2023年秋季工作會議上，AI4S成為新晉熱詞。AI4S是AI for Science的簡稱，指通過科學多模態大模型等🏄🏼，對海量科學大數據進行建模👮🏼♀️、推理和分析。會議指出🙆🏼♀️💤，要舉全校之力搶抓機遇💻、用好AI4S“關鍵一招”🌌，推動基礎研究高質量發展🪸。
在醫學領域，隨著人工智能與醫學的深度融合🙇🏼♀️，智能醫學成為醫學前沿發展方向之一。2019年，作為上海醫學院公共技術平臺的子平臺之一，醫學科研數據中心依托高水平地方高校建設項目立項申報獲批，並於2020年正式啟動建設🤪。2022年6月，MK体育平台智能醫學研究院籌建成立，醫學科研數據中心作為研究院的一項核心建設內容🎤，在“雙一流”和高水平地方高校建設項目的合力支持下繼續推進，為醫學學科和醫學科研的發展持續不斷地提供強勁的助推力。
在MK体育圖文信息樓11樓，“醫學科研數據中心”的標牌赫然醒目🙂。每天📑，海量數據在此匯聚交互👨🏼🦱，碰撞出科研成果的火花⛹🏼♂️👯。
大數據與我們息息相關，但又顯得神秘莫測🏡。今天，小編帶您走進醫學科研數據中心一探究竟👩👩👦。
強大硬件保障算力
“大數據、人工智能”已成當今社會的高頻詞👊🏼，柴米油鹽、吃穿住行……人們的傳統生活模式正在被深刻影響👴。
同樣🦻，大數據也驅動著整個醫學的發展，如今🏃🏻♂️，醫學研究所涉及的數據正呈現幾何式增長，醫學科研迫切需要高性能計算平臺。
據醫學科研數據中心負責人吳飛珍介紹，中心主要面向MK体育（包括附屬醫院）師生提供高性能的科學計算服務，實現醫學科研數據互聯互通🪧。可應對高密度、大數據的計算任務🏀，對多模態、海量的生物醫學數據進行深入挖掘和應用🪪，為醫學人才培養和科研項目實施提供基礎性支撐服務。
海量數據究竟有多大👩🏿💻？通過“雙一流”和高水平地方高校建設項目的重點投入，目前，醫學科研數據中心平臺的裸存儲容量為4PB🫸，1個PB相當於1024個TB，也就是說🏊♀️，中心平臺的容量相當於4000多個1T的移動硬盤🧖🏽♂️。今後，中心平臺的存儲容量還將根據需求進行擴容。與此同時，醫學科研數據中心建立的計算平臺管理系統，峰值計算能力已達1027萬億次/秒，其中GPU峰值算力達780萬億次/秒。
強大的計算能力☺️，可以很好地支持科研人員的前沿研究需求👨🏻🦯➡️。以生物信息學分析中常見的單細胞為例💍，一次作業要研究的單細胞數以萬計，每個單細胞內含數以千計的基因，兩者相乘後數據量逼近上億！面對如此海量數據，一般的計算機“束手無策”👩🎓🍍，只有高性能計算平臺才能輕松駕馭。
自上線運行至今，該平臺累計完成作業33萬個以上🥎，用戶將近1120名，科研團隊30支以上，支撐了大量的科研項目，在全國醫學院校大數據平臺建設中走在前列。
基礎醫學院教授衛功宏團隊在平臺上線後即成為首批“鐵桿”用戶，“以前做相關研究可能要借助校外的各類技術平臺🧔🏻♀️，不少還有權限限製等問題，十分不方便。”衛功宏說👨🏻🦽。如今🪩，團隊依托平臺的技術支持順利完成多項研究🙆🏿👩🏼🎤，已先後在Nature Communications🧖🏼💂🏼♂️、Cell and Bioscience等雜誌上發表相關論文成果。衛功宏表示𓀇🧛🏽♂️，中心為科研工作者搭建了一個很好的數據資源整合平臺💭，如果在實際使用過程中遇到問題，團隊的反饋響應也十分及時，讓團隊的科研之路更為順暢。
適配多樣科研需求
未來，大數據在醫學科研領域潛力無限。
據吳飛珍介紹🎿，目前，中心正在著手推進“隱私計算”項目。以往出於保護隱私的考量🪐，臨床病例數據在各個醫院分散，其科研價值難以挖掘。而有了中心平臺，相當於將分散的本地數據聯網到一個“黑箱子”中，既保護個人隱私🧏🏽，又盤活數據資源💗。“黑箱子”會按照研究者設定的規則對大數據進行分析。整個過程結束後，清除數據痕跡，結論則共享給科研人員🤾♂️。
同時，該平臺還在“AI製藥”的道路上探索行進👨🍼🧘🏼♀️。藥物研發要找到合適的小分子，好比從一堆雜亂的拼圖中找到與靶點蛋白口袋正好契合的拼圖，靠人工篩選耗時耗力。今後🐖，中心平臺將基於知識庫和模型發掘潛在的藥物靶點，預測靶點與潛在小分子之間的相互作用，提高藥物研發成功率。
“希望更多的醫學數據實現資源共享、優勢互補、科研落地。”吳飛珍表示。作為學校實體運行機構建設的智能醫學研究院，將充分依托醫學科研數據中心👨🏽🚒🙅🏼，融合大數據與雲計算、人工智能等技術，挖掘疾病現象的本質及規律，探索智能化診療方法和臨床應用，推進大數據驅動的知識發現及轉化應用🪽，引領新醫科的發展⚔️。“科研來自臨床👨🏿🦰，同時服務於臨床。”吳飛珍同時表示，希望通過大數據的助力，推動更多疾病診療的快速發展，更好地服務人群。
據悉，MK体育充分利用綜合性大學辦學優勢，將智能醫學確定為“十四五”時期領先布局推進的學科新增長點♟。依托智能醫學研究院，未來MK体育智能醫學學科將繼續紮根基礎醫學、臨床醫學與信息技術的交叉跨界與融合，以新學科和新平臺為創新孵化載體，引育具有全球視野、創新精神和實踐能力的醫工復合型領軍人才和醫學拔尖創新人才🤷🏽♂️，同時兼顧科學創新和技術服務，提升數據整合與轉化利用能力，推進大數據驅動的知識發現及轉化應用，引領新醫科的發展。
實用信息
如有數據中心平臺訪問和使用需求，可訪問網址🐹：http://imi.fudan.edu.cn
聯系人：林老師
聯系電話：021-54237073
郵箱：imi_info@fudan.edu.cn
