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树兰文化

第九届树兰医学青年奖获奖者:毛琛教授

2023-03-15



[教育和科研经历]

        毛琛(1983.01.26 —),流行病学专家。生于安徽省宿州市。2011 年博士毕业于南方医科大学流行病与卫生统计学专业。现任南方医科大学公共卫生学院副院长,流行病学系主任,二级教授,青年长江学者,广东省珠江学者特聘教授,获广东青年五四奖章,国家自然科学基金会评专家。担任国家卫健委国家健康医疗大数据研究院和人才培训示范基地负责人,任中华预防医学会流行病学专委会委员及青委会副主任委员、《中华疾病控制杂志》副主编等。长期致力于开发改进复杂高维、多组学数据挖掘和多源异构大数据融合方法,系统开展基于健康医疗大数据的重大慢性病和传染病流行病学研究。以通 讯 / 第 一 作 者 在 BMJ、Ann Intern Med、中华医学杂志等发表中英文论文 80 余篇,2篇 ESI 高被引,3 篇获 F1000 推荐;主持国家级项目 5 项。

[主要学术贡献]

        毛琛长期致力于开发改进复杂高维、多组学数据挖掘和多源异构大数据融合方法,针对健康医疗大数据维数高、缺失体量大、潜在混杂多等问题,构建和改进的大数据挖掘与融合方法,开展了基于健康医疗大数据的重大慢性病和传染病流行病学研究。担任国家卫健委国家健康医疗大数据研究院负责人,2022 年第十七届中国青年科技奖被提名人。主要科研成就如下:
        一、构建“降维 - 插补 - 多模型分析”数据处理模式并率先运用于 50 万超大规模人群队列的复杂因果关联推断,揭示常用膳食补充剂、咖啡对心血管疾病及死亡的真实健康效应。(BMJ;Ann Intern Med;Ann Rheum Dis)
        二、基于 PRSice-2 和 Lassosum 方法,构建老年衰弱及 COPD 的改进多基因风险评分,提高对疾病遗传风险的预测精度,阐明基因与生活方式对衰弱和 COPD 发病风险的交互作用。(J Cachexia Sarcopenia Muscle;Eur Respir J)
        三、设计深度学习模型应用于构建新冠肺炎疫情多源异构数据收集融合系统,阐明新冠肺炎密切接触者传播风险和密集型场所人员疫情防控重难点。(Ann Intern Med)
        毛 琛 投 身 学 科 发 展, 任 科 学 出 版 社“十四五”普通高等教育规划教材《临床流行病学》主编等;培养国家重点大学教授及副教授 4 名,博士后获中国科协青年托举工程 2 项、国自然青年基金 3 项。

[心路历程]

         行稳致远 进而有为——基于健康医疗大数据的流行病学研究心路历程

        随着信息时代的不断发展,海量的数据被产生出来,云服务、物联网等各种新兴的信息技术开始与医疗行业进行融合,其中大数据的应用更是为健康医疗行业带来了前所未有的技术突破。健康医疗大数据是大数据在医疗领域的一个分支,其应用发展将带来医疗模式的深刻变革,对疾病的预防、诊断、治疗及居民健康管理有深远影响。我敏锐地意识到,健康医疗大数据是一个应用价值极高,但目前尚未开发完全的领域,因此,我结合自身的学术背景和专业技能,开始从事基于健康医疗大数据的重大慢性病与传染病流行病学研究。
        一、紧跟时代更迭,探索数据服务医疗之路
        2016 年,国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》和《“健康中国 2030”规划纲要》,旨在加强健康医疗大数据应用体系建设,为打造健康中国提供有力支撑。2018 年,国家卫健委发布《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》。2021 年工信部《“十四五”大数据产业发展规划》和 2022 年《“十四五”数字经济发展规划》强调了健康医疗大数据在促进全民健康中的重要作用。一系列国家战略相继出台让我更加坚定了健康医疗大数据这一研究方向。
        目前,发达国家已搭建较为成熟的健康医疗大数据服务平台,而我国在这方面起步则较晚,“重临床、轻数据”的现象长期存在,现有的大数据应用技术在医疗卫生领域成熟度还不高,在多源数据共享、海量数据处理乃至隐私数据安全等方面存在诸多困难和挑战,在很大程度上滞后了其发展。
        此后,我带领团队积极筹建国家卫健委国家健康医疗大数据研究院,立足粤港澳资源禀赋和发展基础,聚焦健康医疗大数据应用发展主攻方向,致力于建成多学科交叉融合、开放共享、投资多元、运行转化高效的国内一流、国际领先的健康医疗大数据研究院。我希望借国内健康医疗大数据蓬勃发展之势,尽绵薄之力,让大数据真正服务于临床与公共卫生等领域。
        二、秉持创新理念,提升医疗数据科学价值
        以国家健康医疗大数据研究院建设为契机,我积极探索健康医疗大数据在重大慢病及传染病领域的创新应用,在研究的过程中,我发现健康医疗大数据存在维数高、信息冗余、缺失值体量大、潜在混杂因素多等问题。为打破传统统计分析算法的孤岛,克服真实世界数据存在的问题,我带领团队攻坚克难,创新性地构建了“降维 - 插补 - 多模型分析”数据处理方法,并首次运用于 50 万大规模人群队列复杂因果关联推断,探究真实世界环境下常用膳食补充剂、咖啡对重大慢性病及死亡风险的保护作用,为人群健康保驾护航。我们团队发现日常服用鱼油可降低 13% 全因死亡风险,解决了国际上关于服用鱼油对中老年人心血管疾病和死亡风险预防作用的重大争端;我们发现服用葡萄糖胺可以降低死亡风险,为我国老年人葡萄糖胺补充剂使用的安全性提供了高质量证据,该成果发表后受到国内外同行的高度认可,欧洲风湿病学会主席也对该成果发表了特约评述。
        “银色”浪潮席卷,我国面临着日益严重的慢病挑战。而世卫组织调查显示:慢性病的发病原因取决于生活方式、遗传因素、医疗条件、社会条件、气候等因素。基于超大规模人群队列,我们研究团队构建了老年衰弱及慢性阻塞性肺疾病的改进多基因风险评分,准确地阐明了在重大慢性病发病风险中的基因 - 环境交互作用。我们发现有氧运动在高风险基因型老年人中可降低 25% 老年衰弱风险,为老年慢性病的精准防控、预防老年衰弱提供了科学支持;首次揭示了当前吸烟在不同遗传风险的人群中对慢性阻塞性肺疾病发生风险的危害作用,为开展慢性阻塞性肺疾病早期筛查和精准预防提供了高质量证据。
        自 2019 年以来,新冠疫情肆虐,我和团队第一时间响应号召、投入科研攻关。团队创新性设计深度学习模型,应用于构建新冠肺炎公卫监测、医院诊疗、大型流调等多源异构数据融合系统,解决了相关科研攻关中单一数据源的局限,首次揭示了新冠无症状感染者比例较低、传播病毒的能力有限,有力支持了 WHO“无症状感染者并非疫情发展的主要驱动因素”的观点。这一研究结果受到国际同行的高度认可,Ann Intern Med 编 委 会 专 门 制 作 了 宣传概述图,成果一经发表便被 24 个知名媒体报道,其中美国科学促进会全球科学新闻服务平台以 Press Release 形式进行了宣传,并且成果关注度评分在 11593 篇相同来源的论文中排名第 7,在所有论文中排名前 5%、同期研究中排行前 1%,Nature、Nat Rev Microbiol、Ann Intern Med、Lancet Infect Dis 等顶尖杂志为此成果发表了正面评价。令我们感到欣喜的是,该研究成果为推动我国新冠疫情防控事业提供了强劲动力,更为全球抗疫贡献了中国证据。此外,我们剖析了密集型人群对疫情“知信行”薄弱点、心理健康状况及影响因素,充分发挥真实世界数据在防疫中的应用。系列研究为疫情初期企业、高校等防控实践提供科学指导,为我国新冠疫情防控提供专业支撑,助力疫情时代公卫体系建设。
        回顾整个研究过程,“生命重于泰山,疫情就是命令,防控就是责任”这句话始终环绕我心头,疫情期间,我多次到省卫健委和省、市疾控中心实地调研,为的就是结合防控一线需求,凝练科学问题,以实际行动与疫情赛跑。
        三、牢记从业初心,助力谋求民生健康福祉
        医疗是民生之需,健康是民之所向。医学的使命是维护健康,但现实中却发生了显著的“异化”,有时会远远超出医学的范畴,这对医学从业者提出了更高的要求,为提升科研及应用效能,应着重建设健康医疗大数据平台和数据资源整合,实现大数据技术与传统医疗健康行业的深度融合。“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”,需要我们在纷繁复杂的医学海洋中抓住关键所在,基于先进的平台和技术解决问题,不断加深其对行业的影响。
        对于人才培养,科研是“源”,教学是“流”,将科研与教学有机地结合,实现协同育人,是大学区别于科研机构的重要特征。光搞科研不搞教学,可能在专业领域里越走越窄;光搞教学不搞科研,提高不了真正的育人水平。因此,我鼓励学生在学习中参与科研,在科研中深化学习,形成教学与科研互动的稳定机制,实现教研结合、实践育人。以我们团队为例,我们长期基于健康医疗大数据开展流行病学研究,以高水平科学研究带动高素质人才培养。平时,我非常注重将最新科研成果及时转化为教学内容,加快科学研究成果转化为课程的速度,补充课程内容,开拓课程资源,创新课程与教材持续更新机制,解决学生所学知识与科技前沿、社会需求隔膜的问题。
        在医学道路上,过去的研究和发现只是冰山一角,唯有不忘初心,砥砺前行,才能更接近真理。今年,我有幸荣获树兰医学青年奖,这是对我的巨大认可,更给予了我进一步奋斗的动力。科研之路虽然曲折,但充满希望,“路虽远,行则必至,事虽难,做则必成”。
        未来,我将在前期工作基础上,继续以重大慢性病与传染病防控为切入点,致力于基于健康医疗大数据的流行病学研究,并结合机器学习、多元模型等方法,对医院诊疗、公卫监测及流行病学调查、多组学等数据进行联合分析;基于模型开展疾病关键路径研究和监测预警,实现科研分析智能化、筛查干预精准化、健康评估自动化,开创健康医疗大数据驱动的疾病防控新模式,更好推动健康医疗大数据资源整合、提升科研及应用效能,为重大慢性病与传染病精准防控提供高质量证据。
        行稳致远,进而有为,预防之路任重道远,但作为一名公共卫生从业者,自当涵养自强不息的民族精神,以“求知若饥,虚心若愚”的心态,保持为人民健康而奋斗的初心,努力创造无愧于党、无愧于人民、无愧于时代的新业绩,为加快科技强国、人才强国和教育强国提质赋能、贡献力量。
              
[代表性著作]




[获奖者风采]



[提名人]