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智慧城市網 企業關注】AI等新技術應用于靶點確證、先導化合物發現及優化、臨床試驗、藥物上市后研究等環節，可以實現降本增效，化解醫藥研發“三座大山”(高投入、高風險、長周期)難題。而我國藥企AI應用起步較晚，存在“數據孤島”、“算法模型能力弱”、“算力資源卡脖子”等痛點問題。南京江北新區生物醫藥公共服務平臺依托國家健康醫療
大數據(東部)中心，實現覆蓋江蘇省全省的公衛臨床診療和20PB多組學數據匯聚與應用，構建AI制藥異構算力調度服務聯盟，打造干濕閉環藥物研發體系，形成一站式AI制藥公共技術服務能力，為生物醫藥產業發展提供數據、算力及算法支撐。
一是構建多模態健康醫療大數據管理平臺，推動海量數據匯聚管理。通過對接省級信息化平臺API接口、部署大型科學儀器設備下機數據同步采集工具、公共數據庫定期下載更新和產學研項目共建等方式，采用“MPPDB+Hadoop”混合架構實現多模態健康醫療數據管理，并研發生物醫藥領域通用數據處理、分析和隱私保護自動化工具，實現江蘇省8000多萬人的公衛臨床診療數據、20PB多組學數據以及千萬級化合物數據資源的統一匯聚。
二是依托多種分析技術提高數據處理效率與質量。公衛臨床診療數據主要利用醫學自然語言處理AI模型和大數據ETL技術，構建數據提取、脫敏、治理和質量評估標準化流程，實現標準化數據要素供給；多組學數據打破了傳統單一組學研究方式，在常用生信分析技術基礎上，引入遷移學習等技術，實現多組學數據聯合分析與應用；化合物數據主要針對藥物研發中存在的高質量數據不平衡問題，通過等變圖神經網絡等技術構建AI模型，實現統一建模不同類型分子的效果。
三是遵循“原始數據不出域，數據可用不可見”，保障數據安全。建立起“實名申請、快速審批、定點調取、分類使用、全程監控、多方監管”的數據安全共享管理規范和先行先試轉化應用流程。同時采用安全認證、權限控制、數據加密/匿名化、配套數據安全計算環境、實行數據全生命周期管理等方式，切實保障數據存儲與應用安全。
四是強化多模態數據融合與分析，推進數據驅動的藥物研發創新。項目實施以來，已與100余家企事業單位在疾病藥物/醫療器械真實世界研究、智慧醫療/精準醫療產品研發、藥物發現與優化等應用場景開展合作，助力科研團隊發現多個疾病新靶點和新活性分子，整體降低企業研發成本超千萬元。
五是構建政府主導、多方參與的市場化可持續運營模式。通過市場化運營方式，面向生物醫藥行業科研和企事業單位提供算力資源服務、多組學檢測服務、數據分析服務，實現國有公共技術服務平臺的自我造血，保障平臺持續具備數據匯聚與公共技術服務能力。
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