原標(biāo)題：在大數(shù)據(jù)中探尋治病密碼，中山六院精準醫(yī)學(xué)踏數(shù)而行

2015年初，精準醫(yī)學(xué)正式進入大眾的視野，美國總統(tǒng)奧巴馬在國情咨文中提出“精準醫(yī)學(xué)”計劃。自此，精準醫(yī)學(xué)在全球掀起一股浪潮，個性化醫(yī)學(xué)的大幕也正式拉開。

所謂精準醫(yī)學(xué)，是以個體化醫(yī)療為基礎(chǔ)、隨著基因組測序技術(shù)快速進步以及生物信息與大數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉應(yīng)用而發(fā)展起來的新型醫(yī)學(xué)概念與醫(yī)療模式。無疑，精準醫(yī)學(xué)跟數(shù)字化技術(shù)、數(shù)據(jù)有著緊密聯(lián)系，實乃醫(yī)學(xué)進入到數(shù)字化時代的發(fā)展必然階段。

隨著數(shù)據(jù)收集手段、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的不斷進步，精準醫(yī)學(xué)這扇大門正在加速打開，惠澤更多群眾。那么，中國精準醫(yī)學(xué)發(fā)展?fàn)顩r如何？精準醫(yī)學(xué)的數(shù)字化何特點？如何解決精準醫(yī)學(xué)中遇到的典型數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)？近日，中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院副研究員、計算腫瘤學(xué)博士高峰帶來了他的深度思考。

為什么要數(shù)字化

精準醫(yī)學(xué)為何愈發(fā)受到關(guān)注？

舉個例子，A和B同時患有某腫瘤疾病，同樣的藥物對于A有效，但對于B卻沒有效果，反而會影響到B的病情；C和D患有不同腫瘤疾病，卻通過同樣的藥物讓病情得到極大緩解……腫瘤等疾病成因復(fù)雜，個體遺傳因素、所處環(huán)境和生活方式的不同，使得腫瘤疾病的醫(yī)治亟需個性化治療。

“現(xiàn)行臨床數(shù)據(jù)庫不能很好的記錄分子特征，像生物樣本庫的存儲和組織等，例如血液、糞便等都面臨著流通性、可訪問性、可復(fù)用性等問題。”高峰博士在IDTC2021浪潮存儲數(shù)據(jù)科技峰會廣州站上如是說。如何有針對性的治療，實現(xiàn)醫(yī)療方案的“量體裁衣”？無疑，建立在數(shù)字化基礎(chǔ)之上的精準醫(yī)學(xué)就是那把關(guān)鍵“鑰匙”。

“通過真實世界樣本剖析腫瘤的分子異質(zhì)性是實現(xiàn)個體化治療的必要手段，只有數(shù)字化才能成為真正的資源?！备叻宀┦勘硎镜?。中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院在精準醫(yī)學(xué)走在業(yè)界的前沿，為推動精準醫(yī)學(xué)的進一步發(fā)展，中山六院構(gòu)建起數(shù)字化生命資源庫，推動大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在精準醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，幫助腫瘤患者獲得個性化治療方案。

高峰博士以一個真實案例說明精準醫(yī)療數(shù)字化的重要性，“有一名年輕患者，他的直腸癌腫瘤位置非常接近肛門，如果按照過去常規(guī)做法，需切除肛門，這無疑會嚴重影響該患者今后的生活質(zhì)量。”為此，中山六院利用“直腸癌新輔助治療療效深度學(xué)習(xí)預(yù)測人工智能（AI）模型”用于評估患者療效，有針對性的強化術(shù)前新輔助治療，術(shù)后病理如同術(shù)前預(yù)測，病人腫瘤療效評估0級，達到了pCR（顯微鏡下未見腫瘤細胞殘留），意味著術(shù)前的強化新輔助治療效果顯著。

無疑，精準醫(yī)學(xué)即意味著整個治療過程中高度依賴數(shù)據(jù)。當(dāng)前，一個人全基因數(shù)據(jù)就高達400GB，加上病理數(shù)字化，帶來龐大規(guī)模的影像大數(shù)據(jù)。高峰博士表示，他們研究項目目前物理存儲的實裝數(shù)據(jù)就已經(jīng)超過2.5PB。如此大規(guī)模且增長迅速的數(shù)據(jù)，著實帶來了一系列的數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)。

精準醫(yī)學(xué)背后的大數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)

當(dāng)前，眾多領(lǐng)域都因數(shù)據(jù)而改變。

正所謂有“數(shù)”有“據(jù)”方能運籌帷幄，即便是想法再高明、算法模型再先進，缺乏數(shù)據(jù)的支持，再好的研究想法依然很難得到驗證。而數(shù)據(jù)愈發(fā)豐富，研究人員就能基于海量數(shù)據(jù)間的相關(guān)性驗證更多研究想法和理論，獲得更多新知識和新發(fā)現(xiàn)。

具體到精準醫(yī)學(xué)，當(dāng)前各大精準醫(yī)學(xué)機構(gòu)普遍都在建立自動化生物樣本庫，數(shù)據(jù)量始終保持著極高的增長速度。以中山六院為例，基于浪潮分布式存儲平臺建立起數(shù)字化生命資源庫，整合來自高通量檢測手段的多組學(xué)數(shù)據(jù)和醫(yī)療信息系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化病歷、數(shù)字病理、醫(yī)學(xué)影像，初步實現(xiàn)臨床資源數(shù)字化。

中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院副研究員、計算腫瘤學(xué)博士高峰

目前，中山六院已經(jīng)建成了全球最大單中心、完整配對、高質(zhì)量隨訪的基因多組學(xué)腸癌隊列?！熬珳梳t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)相對較為單一，而且使用人群也較少，但并不意味著數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)就很少?！备叻迦缡钦f。在高峰看來，當(dāng)前中山六院的精準醫(yī)學(xué)研究工作主要面臨著三個重要的數(shù)據(jù)存儲趨勢：

其一、快數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)并存，但不同場景、不同類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理需求差異大。例如，快數(shù)據(jù)的量達到了上百TB，這些數(shù)據(jù)往往跟AI模型緊密相關(guān)，對于性能、吞吐要求極高；而海量數(shù)據(jù)則往往達到PB級規(guī)模，對于安全性、連續(xù)讀寫性能要求更高。

其二、未來需要建立起數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，用戶不用過多關(guān)注數(shù)據(jù)底層的操作、管理和運維等，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可以靈活匹配上層應(yīng)用的存儲需求，讓醫(yī)療專家將精力聚焦在專業(yè)的精準醫(yī)學(xué)研究任務(wù)之中。

其三、中山六院致力于構(gòu)建腸癌數(shù)字化生命資源庫的建設(shè)，形成中國人群的腸癌數(shù)字圖譜，把臨床業(yè)務(wù)數(shù)字轉(zhuǎn)化成可復(fù)用的資源，支撐起整個精準醫(yī)學(xué)的長期研究，這意味著數(shù)據(jù)今后會越豐富、維度越全面、使用人群會更多?！澳[瘤疾病成因復(fù)雜，有遺傳、環(huán)境等多種因素，不光涉及醫(yī)學(xué)采集到的數(shù)據(jù)，還包括各種環(huán)境數(shù)據(jù)。目前，應(yīng)用跑的比技術(shù)、數(shù)據(jù)更快，我們希望會有越來越多的數(shù)據(jù)來支撐醫(yī)學(xué)研究。”高峰坦言道。

浪潮存儲產(chǎn)品線總經(jīng)理李輝也表示，當(dāng)前多學(xué)科、交叉研究的現(xiàn)象在醫(yī)療領(lǐng)域中很常見，并且絕大部分醫(yī)療機構(gòu)都異常重視數(shù)據(jù)的采集與存儲，精準醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)也非常符合新數(shù)據(jù)的各種特征，對于存儲功能層面一直會產(chǎn)生新需求和新挑戰(zhàn)，需要新存儲來有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)存好、管好和用好。

未來：場景共同體讓精準醫(yī)學(xué)有“數(shù)”有“據(jù)”

就像高峰博士所言，應(yīng)用場景需求變化走的比技術(shù)更快。以新數(shù)據(jù)驅(qū)動為主導(dǎo)的新應(yīng)用往往基于大數(shù)據(jù)和AI復(fù)雜運算，進一步讓數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和解決方案層級關(guān)系走向復(fù)雜化?！拔易陨硎菍W(xué)計算機出身，所以對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施底層很多細節(jié)比較了解；但希望未來數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施能像用水用電一樣簡單?！备叻宀┦咳缡钦f。

為此，浪潮存儲認為，面對未來各種數(shù)據(jù)存儲挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建‘以用戶為中心、以應(yīng)用為導(dǎo)向’的場景共同體來應(yīng)對挑戰(zhàn)。事實上，近年來浪潮存儲在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)嵺`豐富，像武漢大學(xué)中南醫(yī)院、中山大學(xué)精準醫(yī)學(xué)研究中心、中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院等均為浪潮存儲的客戶，浪潮存儲也在積極攜手各方合作伙伴構(gòu)建面向醫(yī)療領(lǐng)域的場景共同體。

浪潮存儲產(chǎn)品線總經(jīng)理李輝

在李輝看來，場景共同體是以“客戶場景”為導(dǎo)向，匯聚各種力量來解決智慧場景建設(shè)所帶來的挑戰(zhàn)，具體到醫(yī)療場景，主要有三個幾方面工作需要突破：

首先，不同病種的AI算法、模型可能差異性極大，需要浪潮存儲與算法供應(yīng)商、ISV等緊密合作，在數(shù)據(jù)存儲層去匹配算法、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)IO模型等，有針對性的進行優(yōu)化，從而更好地構(gòu)建起場景共同體；

其次，像精準醫(yī)學(xué)等課題研究上，一定會在數(shù)據(jù)存儲上存在著一部分特定的應(yīng)用場景，比如在影像數(shù)據(jù)上的一些特殊需求，這往往需要像浪潮存儲這樣的數(shù)據(jù)存儲供應(yīng)商能夠深入了解用戶場景，快速響應(yīng)和匹配差異化需求，在通用產(chǎn)品基礎(chǔ)上進行一定程度的定制化開發(fā)；

最后，醫(yī)療行業(yè)的場景共同體還處于探索的早期階段，還未系統(tǒng)化，未來亟需用戶代表、算法供應(yīng)商、ISV、數(shù)據(jù)存儲供應(yīng)商共同努力，探索場景共同體在臨床上的應(yīng)用情況。

“場景共同體的目標(biāo)是釋放出用戶的精力和資源，讓用戶不用管修路的事情，只管開好業(yè)務(wù)這輛車。”李輝最后表示道。

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