医学科研立项与医学大数据应用

　　医学科研作为医学大数据应用方面的重要领域。每年国内的各大机构都有各种各样的研究项目，以国自然来说：重点项目和重大项目(支持资金100-500万元);杰出青年和海外青年基金(支持资金50万元左右);面上项目(支持资金20-30万元左右);社科基金(支持资金10万元左右)和小项目(支持资金5-7万元)等等，名目繁多。

　　一、医学科研立项四要素

　　医学科研的创新与立项是医学科研工作中的重要工作，无论是临床医学科研、还是基础医学科研，以及公卫医学科研，成功的医学科研的创新与立项是一个课题研究获得资金支持、得以实施、和取得成果的第一步。但要想在医学科研的创新与立项方面获得成功，要面对多方面的挑战。按照医学科研专家总结的经验，医学科研立项需要在以下几个方面下工夫，总结起来就是：研究课题要新、深、广、积四个字。

　　1、新

　　首先，科研课题立项要新颖。科研主要是创新性的工作，科研题目就要新颖。题目是很关键的，要从题目上吸引人，从题目上体现出研究的“新”来。然后就是科研的内容要新颖，这是立项的关键，要有自己新的想法和假说。还要从研究的方法和技术路线上都要体现新，那就需要科研者多动脑筋，多下工夫。

　　2、深

　　科研课题立项除了需要新颖外，还要有一定的研究深度和难度。研究目标要精、内容要详细，需要解决的问题要具备一定的深度和难度。而课题研究的深度和难度也是一种创新，创新点就要靠研究者的发挥了，越前瞻越好，可以体现近期的成果，更要突出深入研究和延续研究的必要性。

　　3、广

　　所谓广，就是科研的方向要广泛，要多学科的广泛结合。课题立项的关键还是选题要好，如果有多学科交叉，一般都会比较受人青睐。多学科交叉，极容易申请到基金，尤其是青年基金和小额资助项目。要注重学科间的合作，也就是在成员队伍里最好能有不同学科的人来参与。多学科的交叉，容易产生源头的创新，能够出新的成果。

　　4、积

　　所谓积，就是科研立项要有足够的积淀。科研者平时要多做些研究工作，对于实验结果要多总结，多发表文章。像国家自然基金这样的项目要看申请者的工作基础，这个工作基础并不只是看研究者是否现在有基金项目，而更重要的是看在申请者的研究领域内长期做的工作是否与本次申报的内容有相关性，研究方向和内容上的相关性，实验方法和技术手段上的相关性。如果在这个学科有许多的文章，那立项成功的机会就大大增加了。

　　二、科研立项的困难与瓶颈

　　在实际工作中，科研者要在自己的课题立项中做到以上几个方面着实不容易。具体分析起来，主要在以下几个方面存在困难与瓶颈。

　　1、传统的科研选题方法存在瓶颈

　　由于当前的临床工作模式和传统的科研活动方法很大程度上束缚了医学信息的获取和学术接触面，很多科研者在综合的科研专业知识与技能方面有限，所以科研者在科研思路上和选题途径上存在瓶颈，科研创新点主要从日常的临床实践中来，从科学文献中来等，显得办法不多。另外，由于受科研经验、临床经验的局限，尤其是中、初级科研者还囿于学术素养的限制，导致科研假设和科研设计上的困难。

　　2、探索科研新方向新规律的方法滞后

　　另外，传统的科研设计和分析方法也大大制约了科研工作的数量、质量和效率。对于现有的电子化临床数据，由于缺乏专业的数据挖掘和数据分析的知识、技术和经验，并由于传统的科研思维所局限，很多科研者尚没有意识到这些海量的临床数据是宝贵的科研资源和成果来源，很多医学规律、甚至重要规律可直接从中挖掘获取，科研者也缺乏对这些数据进行深入挖掘、深入分析的智能工具以及前沿科学探索手段。

　　3、科研理念和模式仍然较保守

　　许多单位承担的大小科研课题的课题组一般规模都较小，人员配备也主要是学科较单一的临床医学人员，基本属于单打独斗模式，缺乏更广泛的学科专业组合，缺乏专业的科研设计团队，缺乏专业的数据分析和前沿探索技术人员。因此，大大制约了科研创新的能力，既影响了一般科研的数量、质量和效率，尤其抑制了高水平大型科研的能力。因此，课题组需要广泛联合国内外各种专业科研支持团队，博采众长，加强和完善科研技术团队，加速提高课题组科研技术能力和科研水平。

　　三、应用医学大数据的科研效益

　　医学大数据的建设与应用将给医学科研带来新的生命力。建设大样本的医学数据仓库，应用以大数据挖掘等技术，为科研探索需创新提供有力的新方法新工具，总结起来主要包括：

　　从整合的临床数据中探索科研思路

　　从智能化的科研工具中进行实验和研究

　　从海量临床数据中严格筛选符合科研设计的样本数据

　　从智能化的科研统计流程中进行统计学分析

　　从海量的临床数据中挖掘和探寻医学新规律新方向

　　从外部专业科研团队中寻求支持与合作