“健康医疗大数据是解析慢性病成因、实现‘健康中国’关口前移战略的关键支撑，我国亟须突破数据资源瓶颈，构建自主可控的高质量数据基础设施。”中国科学院院士、广州国家实验室副主任徐涛，在8月28日举办的2026中国国际大数据产业博览会“聚焦场景建设 释放数据价值”交流活动上介绍。
慢性病的发生是遗传因素与环境因素相互作用的结果，例如吸烟、生活方式等因素都会影响疾病的发生发展，大部分疾病需要通过健康医疗大数据来解析其产生原因与时间节点。
徐涛表示，人工智能正在变革生物医药领域。全球首款AI全流程设计的药物已于今年7月进入三期临床试验。在AI三要素，即算法、算力和数据中，我国算法和算力发展迅速，但数据仍是短板，亟须打破僵局。
中国科学院院士、广州国家实验室副主任徐涛发言。
广州国家实验室正按照五层总体框架建设健康医疗高质量数据集：第一层以人的健康生理机制为中心，涵盖多组学、环境因素和健康结局等科学内涵；第二层强调数据动态迭代，通过预测验证和自主实验室实验验证持续优化模型；第三层将数据转化为AI可理解、可应用的工程形态；第四层构建数据、模型、算力、应用一体化平台；第五层建立合规安全保障体系。
在具体基础设施建设方面，徐涛透露了三大重点方向。一是大湾区生物信息中心，旨在打造千万级可召回自然人群队列的数据基础设施，整合科研机构、医疗机构及人群队列数据。二是中国数字肺项目，该项目获得国家“两重”项目支持，投入16.3亿元，建设国际领先的自动化、高通量自主实验室，可主动应对突发传染病和公共卫生安全事件。三是生命健康大数据产业基础设施，支撑数字健康及全生命周期健康管理等应用场景。
“依托自主可控的基础设施和高质量数据集，可形成全生命周期个性化健康管理方案，基于基因组测序结果为个体提供饮食、运动、用药及细胞基因治疗等个性化干预建议，推动预期寿命持续提升。”徐涛表示，我国目前人均预期寿命已达79.4岁，正以每五年增加一岁的速度提升，通过系统化建设，未来百岁将成常态。