不可否認，在當今世界，人類的信息數據已經隨著研究領域的擴展進入了指數級增長的時代，傳統的信息處理方式存儲量小且反應速度慢，大數據分析體系便應運而生。在當下的科學技術逐漸成熟的今天，如何將數據分析應用于各個領域，實現效率的跨越式提升和產業的升級轉型，是目前各個行業都在研究的問題。而作為研究與人類疾病、基因、微生物等相關的生命科學，更是亟待有工作高效、體量更大的數據分析體系協助進行深入的研究創新。

大數據邂逅生命科學，創新轉型的契機

將數據分析運用于生命科學的領域，其實已經在世界級科技巨頭公司投入應用并成為了大公司業務運行的得力助手。比如微軟公司所開發的Azure Machine Learning，就是是微軟云平臺上的一款托管式機器學習服務，可以幫助研究人員輕松創建、部署和管理監督式和非監督式機器學習模型。研究人員可以使用Azure Machine Learning快速實現生物序列分析、衛星圖像分析、情感分析等

多個應用場景，從而提高研究和分析的效率。

早在2011年，麥肯錫就在報告《大數據的下一個前沿:創新、競爭和生產力》中預估，數據分析在醫療領域每年能夠產生3000億美元的潛在價值，年生產增長率為0.7%，而且先進的分析方法可以將標準化的疾病治療轉化為個性化的風險評估、診斷、治療和監測，個性化醫療的到來將可能改變整個系統利益相關者的命運。在個性化醫療過程中，數據分析將會對醫療服務方、支付方、制藥企業和醫療設備企業等各方產生深遠甚至是決定性的影響。

而在當下，數據分析已經廣泛應用在生命科學領域，實現了數據分析個性化、海量信息的構建、醫療服務的個性化等各種超前的服務。在數字化服務的幫助之下，生命科學開啟了以患者為中心，通過醫藥生產、流通、服務向產業鏈上下游以及高附加值服務領域發展。

大數據分析在生命科學領域的應用

在當下，數據分析在生命科學領域的實際應用，主要體現在信息歸攏、糾正偏差、提高效率等方面。

合零為整

大數據分析的合零為整功能，主要體現在大數據分析系統可以自動識別不同數據表格之間的聯系，允許客戶以查詢數據庫的方式直接操作這些表格，還可以對訪問系統的用戶進行信息采集、建檔和歸類，組建一個有序的新數據庫，為進行客戶的精準需求分析和個性化醫療提供統一且全面的標準和依據。

比如在協和醫院所引進的SAS數據分析軟件，就是以此來做信息庫的統計分析研究和具體的統計分析工作，包括臨床研究的數據管理和藥理中心比較分散的數據分析管理等等，大大提升了信息管理的效率和精準度。

提高效率

生物科學高性能計算需要海量的計算資源，存儲量和計算周期都在增加;與此同時，生命科學的數據分析計算往往比較復雜，對速度要求越來越高，傳統的手動統計和區域網絡已經難以滿足這種需求。因此大數據的分析系統的存儲量和效率的優勢，得以顯現，通過強大的數據整合能力和大體量的數據庫儲存，對于用戶的指令做出快速及時的反應，簡化運算流程，降低手工運作的復雜性。

比如金賽藥業所采用的SAS數據分析體系，在提升新藥品上市等工作中發揮了重要作用。金賽藥業相關工作人員介紹說，在SAS、CACHE等服務器所組建的軟硬件設備基礎上進行的智能開發，讓工作人員在同等條件下效率提升了200%，在2022年搶占新冠藥品上市的過程中，數據分析系統在4個小時之內完成了top line的結果提交，12個小時成功提交所有的package，保證了新藥品搶占市場先機。

糾正偏差

隨著信息科技的發展，生命科學領域的數據庫體量將會越來越大，內容也會越來越復雜，更需要通過精準的運作和計算糾正偏差，保障數據無誤。大數據分析系統的運算過程是由特定的引擎進行判斷和驅動，幾乎不需要人工干預人工干預度低，可以快速實現計算的自動化和流程化，在這個過程中出現的操作異常會自動提示，進行人工修正或者干預。此外，大數據分析系統還有提前預測功能，從根本上減少出現錯誤的概率，實現信息的準確傳達和運算。

比如在疫情期間，美國克利夫蘭醫學中心就在SAS的協助下合作創建了創新性分析模型，幫助醫院準確預測患者人數、所需床位和呼吸機數量等關鍵信息，根據這些預測的實時變化，醫院和衛生部門及時調整醫療資源分配，為新冠及其他患者提供更好的醫療服務。

大數據分析系統，生命科學的未來“神輔助”

在信息化擴展至全球的時代，大數據分析系統對于生命科學研究來說，起著越來越重要的作用。那么在醫療、醫藥、康養等相關行業如何能把握住時代契機，通過人工智能技術實現產業技術升級和效率的再度飛躍?

SAS中國生命科學行業首席顧問顧天倫先生認為，未來生命科學領域將會從以藥品為中心向以患者為中心轉移，讓患者更好地參與到臨床試驗當中去進一步優化設計和實施。因此，隨著數據標準不斷地完善復雜，越來越多的相關企業希望能有標準統一的rest API接口共大數據分析系統的程序員或者醫學工作者來

簡化流程，提高效率。在創新層面來說，未來，基于臨床線、基于風險的質量管理、醫學監察的可視化的審核，以及藥物警戒信號的可視化管理等一系列的可視化分析都會不斷搭建，可以助力行業內部更快的發現藥物安全性信號，以最快的速度排查臨床試驗運營過程中不合規的部分，讓臨床數字創新帶給患者最大的益處。這也是未來大數據分析體系在生命科學領域發展的主要潮流。