从数据治理到智能应用：医学“干实验室”建设的实践与思考

摘要

本研究旨在探索并构建以医疗数据为核心实验对象、以计算科学与人工智能为主要研究手段的医学“干实验室”建设模式，为医疗机构开展数据驱动型研究提供系统性参考。研究以某大型综合性三甲医院为实践案例，系统阐述了其建设框架，构建了涵盖“数据源头培育、持续治理、价值释放至生态反哺”的全周期闭环模式，推动医疗数据从“静态资源”向“活体资产”的理念转变，并创新性地将“干实验室”纳入住院医师规范化培训轮转体系，探索医学数据思维的系统性普及路径。实践表明，该框架明确了医学“干实验室”作为数字化研究实体的功能定位，通过深度融合临床实践与数据洞察，形成了以临床需求为起点并能有效反哺临床的闭环科研体系；数据治理体系的实施显著提升了多模态医疗数据的科研可用性，“干实验室”嵌入规培体系则实现了临床医生数据素养的规模化培养。结论认为，医学“干实验室”是区别于传统“湿实验室”的新型数字化医学科研平台，其建设实践为国内医疗机构提供了参考框架，开创了“养细胞、养老鼠、养数据”三位一体的“干湿结合”科研新模式，对提升医学科研原始创新能力、培养复合型医学人才及推动智慧医疗模式演进具有重要示范意义。

关键词

干实验室 / 医疗大数据 / 人工智能 / 数据治理 / 医院管理

基金资助

国家科技重大专项(科技创新2030重大项目)(2024ZD0527201); 中山大学人工智能研究院重点发展项目(2025RGZN006)