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跨学科研究大势袭来，为什么他们都在办Datathon？
发布时间：2019-12-31作者：青鸾传媒来源：全网营销点击：
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跨学科研究可谓是近年来科学研究方法中讨论的焦点之一，顾名思义，“跨学科”指的就是通过超越以往传统学科分类的研究方式，而实现对问题的整合性研究。
分析近百年来获得诺贝尔自然科学奖的 300 多项成果中，近一半的项目是多学科合作的研究成果，对 170 多位生理学或医学诺贝尔奖获得者及他们的原创性成果的统计研究发现，具有跨学科知识背景的科学家有 76 人，占总数的44．2％，有 48 项原创性成果涉及其他学科体系，占总获奖次数的53％。再次证明了这一点。就其深刻性而言，跨学科研究本身也体现了当代科学探索的一种新范型。
不仅如此，目前国际上比较有前景的新兴学科大多具有跨学科性质，而在所有跨学科研究中，与数据科学交叉是最值得关注的一种，因为它给每个领域都带来了不一样的风景。
本来用来研究Twitter、Facebook 等社交网络爆款内容传播的模型，最后在流行病领域得到广泛利用；本来用于优化网络搜索引擎内容的自然语言和目标识别算法，却在人文地理领域大放异彩，成为目前地理学家和文献学家最欢迎的研究方法。
跨学科研究有哪些难点，协作效率如何提升
那么该如何做好数据科学领域的跨学科研究呢？
做好跨学科研究，首先必须要认识学科交叉研究的特点。一个人即使学识再渊博，也无法掌握所有所有的技能和知识，而是需要来自不同背景的成员相互协作，
著名的神经科学家Eric Kandel 的《In Search of Memory: the emergence of a new science of mind》，是一本由作者搜索长期记忆的生物学基础的杰出著作。这本书与本文的连结点在于，跨越几十年来，几乎在研究的每一个阶段，Kandel 都能通过研究团队中其他领域的成员身上吸取技能与观点，对他带来帮助。
所谓交叉研究是指以研究团队为基础开展的科研活动，它要求团队成员有各自不同的知识背景，掌握不同的研究方法，并且以团队为整体对复杂的科学问题发起挑战。团队成员通过彼此交流，拓展原有的知识结构，加深对问题的理解。在研究中每个人都要负责涉及自己学科领域的问题，每个人对最终的研究成果都负有责任。
实际上，交叉学科是一个动态的概念，很多现在的学科也是由过去的交叉学科发展而来的，如生命科学与材料科学的交叉，产生了生物材料学;生命、医学科学与信息科学交叉，产生了生物医学电子学以及生物医学信息学等。交叉学科的形成首先是来源于对一些复杂的科学问题进行系统、深人研究的需求。如生命与医学科
数据科学科研协作难？Datathon带来不一样的视角
这时候，一种新兴的科研模式悄然兴起，以其开放式和跨专业合作的特色惠及了很多参与者，并正以飞快的速度席卷全球，这就是 “Datathon” 。
Datathon最初由MIT团队和哈佛医学院团队发起，自 2014 年起，全球已经举办了 20 余届活动。每次都会有来自这两所大学的专家教授齐聚一堂，指导来自不同专业的选手们自由组成课题小组，在短期内展开医疗数据相关的竞赛，以此推动新观念和科研创新。
Datathon的前身来源于“Hackathon”，相信大家对“Hackthon”都不陌生，是一种在短期内以小组为单位进行的编程竞赛活动，汇集了大量跨行业和岗位的人才，每一期的时间都很短，但总能让各个领域的创新想法和思维得到碰撞，产出优质的创新成果。
数据科学是临床科研中的重要工具，在整个研究中有承上启下的作用，承上是对临床方案中收集的数据最直观的展示，启下直接需为成果负责。对于医疗数据分析来说，Datathon是通过组建跨学科团队，在短期内以小组竞赛的形式完成临床研究项目，能够基于数据计算的方法，合作解决临床医生面临的众多问题和未满足的医疗需求。
2015 年，解放军总医院率先把这一模式引入国内，汇集了包括临床专家、数据科学家、统计学家、工程师和计算生物学家等在内的知识背景和技术不同但互补的参与者，让越来越多的人通过Datathon实践认识了医疗大数据，通过医疗大数据手段解决了临床问题。
跨学科研究成果如何延续？数据科学协作工具保驾护航
每场Datathon不仅因其精彩过程而备受瞩目，对于临床医生来说来说，这一模式为其后续的跨学科合作提供了模版，并有很多竞赛小组实现了后续的团队合作。对于科研课题来说，比赛中对于课题的探讨改进和阶段成果也有着十分重要的意义。
在 2019 年的Datathon活动中，采用了和鲸科技的K-Lab在线数据分析平台，对此次培训和参赛提供了全程在线支撑。K-Lab这是一个支持团队协作的在线数据分析平台，而且能让数据分析成果和论文手稿长期留存，让每个团队成果都能以可复现的形式存在于云端平台上，在赛后，以便团队展开更加深入的在线协作。
医疗领域一直流传着一句话：“在每一份临床标本的后面，都是一个渴望健康的生命”，所以医务人员在临床医疗决策时都会非常重视每一个治疗措施对患者的影响。
只有通过像Datathon跨学科合作，让临床医生在医学训练中掌握的概念与基础研究、转化研究或临床研究上结合在一起，才能够让各领域的人才破译临床问题，使得每一位临床医生的努力都能与前沿临床方案相关联。
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