数据研究中心
数据研究中心是国内第一家扎根于医疗机构的新型医学大数据研究部门，以国家医学数字经济发展目标和战略需求为导向，以数据驱动型重大临床问题科技任务攻关为主线，围绕医学数据标准化、临床流行病学研究、医学AI 产品研发评测和全维度医学数据融合应用四个研究方向，开展医学大数据前沿基础研究、关键技术攻关和核心系统研发，打造领先的医学数据基础研究和技术创新中心。
数据研究中心自 2016 年 7月成立以来，先后被认定为「广东省健康医疗数据智能化应用工程技术研究中心」「广东省儿童健康与疾病临床医学研究中心」「广州市智慧健康科学技术普及基地」「广东省医疗高地平台-智慧医院建设单位」，拥有PB 级存储和超算工作站。
团队目前拥有 31 位全职研究人员，10 余位研究生和 10余位兼职/进修/实习人员，涵盖模式识别、计算机、数学、统计学、生物医学工程、流行病学、临床医学、生物信息学等 13 个专业。成立以来，凭借在数据集成应用能力、自然语言处理与文本分析技术、医学影像智能处理技术、跨媒体数据分析推理技术、机器学习算法等方面的核心技术积累，融合流行病学设计，针对医学实践重大问题取得了一系列的突破性成果。
二、代表性成果简介
1. 代表性科技攻关项目
国家重点研发计划，2018YFC1315400，基于中美对比和对接的重大慢病临床研究数据标准及应用研究
国家重点研发计划，2019YFB1404803，医学人工智能产品全生命周期检测平台研发与应用示范
国家重点研发计划，2019YFC0121900，智慧妇幼国产创新医疗设备解决方案及应用示范
国家自然科学基金项目，71704031，基于数据挖掘的 Sepsis 患儿集束化治疗时间窗预测及内环境变化模式的研究
国家自然科学基金项目，62076076，开放场景下疾病智能诊断模型跨医疗机构迁移技术研究
2. 代表性科技成果
Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based DeepLearning, Cell, 2018, 172(5): 1122-1131.首次使用序贯迁移学习的算法实现了三种类型影像学数据和两类疾病的智能分类，是首次实现用 AI 精确推荐治疗手段的突破。获评年度最佳论文。
Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificialintelligence, Nature Medicine, 2019, 12(11): 433-438.全球首次在顶级医学杂志发表有关自然语言处理（NLP）技术基于中文文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果。获评 2019 年度中国医学重大进展成果。
Characteristics of pediatric SARS-CoV-2 infection and potential evidencefor persistent fecal viral shedding, Nature Medicine, 2020,26(4):502-505. 率先揭示了儿童 SARS-CoV-2 感染特点，提供了可能粪口传播的潜在证据，证据被 WHO联合报告采用。在追踪的 Nature Medicine 所有发表的近三个月的一百多篇研究论文中，排名第四，创造了在儿科领域新的最高得分记录。