定位与目标

健康医疗大数据是新时代重要的基础性战略资源之一，其具有数据量大、数据类型和结构复杂等特点，如何对医疗大数据数据进行合理且有效的结构化整理，并利用统计方法学将数据进行有效研究应用是非常重要的问题。

中心拟针对健康医疗大数据，在数据抽取及结构化、医学研究的因果推断、精准医学、临床试验设计、人群队列研究等方面进行研究，并在以下几方面取得突破，包括医疗大数据的采集和整理、医疗大数据的可视化分析、医疗大数据在因果推断、精准医学、临床试验设计、人群队列研究等方面的统计方法研究。

研究领域及方向

本中心针对健康医疗大数据在抽取及结构化方面存在的亟待解决的问题与挑战，挖掘医疗健康数据内在的分布规律与结构关系，拟采用“不确定性”和“数据溯源”两个维度，对于复杂结构数据的可信度进行建模，调和不同来源数据产生的结构之间的冲突，实现多源异构数据的有效特征提取与表达。
 并在此基础上，针对医疗大数据的内容特点，通过对大数据分析支撑的统计学理论方法，采用高级统计、机器学习和最优化理论来处理大数据的挑战。研究临床医学研究中的因果推断、精准医学的个体化治疗方案选择、优化临床试验设计的统计方法、人群队列研究中的统计方法等问题，从而提炼出医疗大数据的有效管理方法，并在医疗大数据的统计应用方面取得突破性进展。

工作基础

中心拟由周晓华任负责人，团队由耿直、房祥忠、邓明华、艾明要、王红，葛颢、林伟、席瑞斌、贾金柱、杨伟、黄新霆、侯艳等人组成，主要研究方向包括因果推断、数理统计、生物统计，数据管理等，在医疗大数据、医疗信息标准等领域均有较深入研究。

团队相关成员主持或参与项目包括国家自然科学基金面上项目、多项美国国家自然科学基金及国家卫生研究院基金等国家级课题，自然科学基金委项目，国家重大新药创制科技重大专项，“十二五”国家科技支撑计划项目，科技部973项目等。

中心研究方向在与北京大学相关的科研领域包括国家级科研基地1个（大数据分析与应用技术国家工程实验室）、省部级科研基地3个（数学及其应用教育部重点实验室、计算语言学教育部重点实验室、国家统计局统计科学研究所）。以上科研基地覆盖学校多个院系和数学、统计学、数据科学、公共卫生与卫生医学、计算机科学等学科。

目前，中心已经在包括大数据特征选择、大数据统计预测、分类大数据的统计预测、大数据精准决策以及大数据因果推断方面具备一定的理论研究基础，并对医学研究的因果推断、精准医学的个体化治疗方案选择、临床试验设计、健康医疗大数据分析、人群队列研究中的统计方法等方面的研究现状及项目问题进行了一定程度的研究及探索。同时，中心已经具备了临床科研一体化平台，包括数据采集系统、数据质控系统和数据可视化管理工具等相关系统与设备，能够为后续医疗大数据的管理和分析提供良好的理论研究和实现依据。

中心负责人

周晓华

理学博士，北京大学讲席教授，中组部国家海外高层次人才引进计划入选者。北京大学生物统计系主任，北京国际数学研究中心生物统计及生物信息实验室主任，统计科学中心副主任，北京大数据研究院中医大数据中心主任，北京大学健康医疗大数据国家研究院数据管理与统计科学中心主任。