2025年1月發(fā)布的《美國國立衛(wèi)生研究院數(shù)據(jù)科學戰(zhàn)略規(guī)劃（2025-2030）》是美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）為數(shù)據(jù)科學領域制定的一份戰(zhàn)略性規(guī)劃，這一規(guī)劃旨在通過整合包括生成式人工智能在內的新興技術，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理和促進跨學科合作，推動生物醫(yī)學和行為科學研究的創(chuàng)新與發(fā)展，以適應日益復雜且多變的科研環(huán)境。該戰(zhàn)略規(guī)劃基于NIH的初衷——尋求基礎知識以保護并提升公眾健康，提出了未來五年在數(shù)據(jù)科學領域的戰(zhàn)略愿景、五大核心目標和實施計劃。1、提升數(shù)據(jù)管理能力和共享能力：此目標聚焦于強化NIH的數(shù)據(jù)管理政策，確保數(shù)據(jù)的完整性、安全性、互操作性和可訪問性。為此，NIH計劃建立并優(yōu)化數(shù)據(jù)共享指南、流程、工具及培訓，探索可持續(xù)的數(shù)據(jù)共享基礎設施的資助和治理模式。2、開發(fā)高質量的人類衍生數(shù)據(jù)資源：該目標旨在促進數(shù)據(jù)科學與生物醫(yī)學的深度融合，通過利用生成式人工智能、量子信息科學等前沿技術，加速新臨床治療和診斷技術的開發(fā)，為復雜生物醫(yī)學問題提供解決方案。NIH將致力于建立數(shù)據(jù)導向的基礎設施，實現(xiàn)跨多個基于云的NIH數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)聯(lián)合分析。
3、增強人工智能/機器學習技術在生物醫(yī)學研究中的應用：此目標強調提升人工智能/機器學習技術在生物醫(yī)學研究中的使用效率和公平性。NIH計劃通過算法開發(fā)、軟件的原型制作、硬化、優(yōu)化和推廣，以及軟件可持續(xù)性等方面的努力，確保人工智能/機器學習技術能夠平等地惠及各階層人群。4、支持聯(lián)邦生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)基礎設施：該目標致力于優(yōu)化生物醫(yī)學數(shù)據(jù)倉庫和平臺，提升數(shù)據(jù)訪問效率，減少數(shù)據(jù)訪問請求的處理時間。NIH將開發(fā)、測試、驗證并實施數(shù)據(jù)聯(lián)合和基礎設施聯(lián)邦化的方法，同時增強對云和混合計算架構的利用，為資源有限的機構提供訪問和利用NIH支持的云能力的機會。此目標旨在打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的充分利用。
5、加強數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)與業(yè)界參與：此目標著眼于擴大數(shù)據(jù)科學人才隊伍，提升數(shù)據(jù)科學培訓質量，特別是加強數(shù)據(jù)倫理和網(wǎng)絡安全方面的教育。NIH將與多個科學組織和科技行業(yè)合作，開展數(shù)據(jù)科學相關的培訓和教育項目，同時增強NIH“內部研究計劃”中的數(shù)據(jù)科學合作與人才培養(yǎng)。為實現(xiàn)上述目標，NIH將采取一系列戰(zhàn)略實施措施，包括建立和諧的數(shù)據(jù)管理和共享機制、促進跨學科合作、加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護、優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問流程等。同時，NIH還將設定一系列潛在的進展衡量標準，如數(shù)據(jù)訪問請求的增加、數(shù)據(jù)共享基礎設施的可持續(xù)性提升、人工智能/機器學習技術在生物醫(yī)學研究中的廣泛應用等，以確保戰(zhàn)略規(guī)劃的有效實施和持續(xù)改進。
《美國國立衛(wèi)生研究院數(shù)據(jù)科學戰(zhàn)略規(guī)劃（2025-2030）》不僅是對當前數(shù)據(jù)科學發(fā)展趨勢的積極響應，更是對未來生物醫(yī)學研究數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的前瞻性布局。通過實施這一戰(zhàn)略規(guī)劃，NIH有望在未來五年內建立起更加高效、可持續(xù)、值得信賴的數(shù)據(jù)科學能力，培養(yǎng)出一支強大的數(shù)據(jù)科學人才隊伍，共同推動生物醫(yī)學研究的深入發(fā)展。同時，該戰(zhàn)略規(guī)劃也將為其他科研機構和政府部門提供有益的借鑒和參考，共同推動全球數(shù)據(jù)科學領域的繁榮發(fā)展。
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