中国人民大学健康大数据研究院

中国人民大学健康大数据研究院（以下简称“研究院”）于2023年5月获批成立，为学校首批建设的16个创新高地之一。

目标定位

研究院聚焦国民健康中的数据科学挑战，面向国民健康测度、评估、管理等社会重大现实问题开展基础研究与应用研究，致力于服务“健康中国”国家战略重大需求、构建健康大数据领域国内领先、国际一流的创新型研究高地。

研究方向

以国家“双一流”建设学科“统计学”为基础，面向社会发展需求和健康大数据发展趋势，研究院设立以下五个研究方向：

生物信息与医药研发

致力于医药研发和临床医学中的复杂结构数据的深度挖掘，探究临床前早期开发阶段多组学整合分析方法、生物信息分析技术等问题，开发药物临床开发阶段的适应性设计方法、最优剂量的估计方法、药物疗效的评价策略以及药物敏感人群的识别技术等，解决药物上市后阶段的治疗模式、疾病负担、以及药物不良反应的评价、精准医疗等问题，为药物研发过程和临床医学评价提供更加可靠科学的方法支撑，从而促进健康与防治疾病，推动健康医疗产业的高质量发展。

医学影像与智能诊断

致力于对大规模的医学影像数据进行深度挖掘和分析，为医学研究、临床诊断和治疗决策提供支持。现有研究方向包括基于肺部CT影像数据开发AI算法对肺癌进行早筛、早诊、疾病进展评估、以及病灶恶性程度预测，贝叶斯统计理论和方法及其在神经影像数据中的应用研究等；同时注重将研究成果转化为实际的医学应用和决策支持，为提高医疗诊断的准确性和治疗的个体化水平做出贡献。

流行病与环境健康

致力于研究环境因素与公共卫生之间的关系，探索自然环境或社会环境如何影响流行病的发生、发展和传播。从时间-空间-网络等多个维度出发，充分结合统计学、人工智能、流行病学、地理信息系统、大气科学等领域的前沿交叉理论和先进技术，针对环境健康问题开发有效的分析工具并提出合理的解决方案，以期为守护公众健康提供多角度的科学依据。

健康老龄化与保险保障

致力于借助现代统计技术工具，对国民健康和养老中的疾病、重疾、失能、长寿等重要风险进行识别、分析与评估，通过市场保险机制和社会保障机制进行风险管理。同时，借助“保险+服务”的模式，利用大数据分析赋能，促进国民健康管理、养老服务和保险保障水平和质量的提高，为我国健康与养老保险行业和保障事业的发展提供智力支持。

国民健康综合评价

致力于基于多数据源，构建多维度的指标评价体系，对中国国民的健康发展水平以及影响因素进行评价，尤其关注老龄人群的健康状况评价，分析不同区域人群的健康差距，并基于分析给出相应的政策建议；结合国家宏观政策与社会需求，开展长期稳定性研究并陆续发布相关研究报告，服务于健康中国战略，为实现健康中国的战略目标提供重要参考。