浙江省智能预防医学重点实验室，于2019年11月成立。实验室由浙江大学统筹建设和运行管理，旨在破解跨尺度多模态健康医疗大数据获取、辨析及利用等核心科学问题，从而实现预测、预警、预防、早诊断、早发现、早治疗、精准治疗、精准康养八位一体的数智赋能的疾病防诊治和健康管理体系，多维度提升居民健康水平，助力健康中国建设。

浙江省智能预防医学重点实验室致力于智能预防医学研究，目标是通过对不同人群采取针对性的三级预防策略，包括一级预防（循证健康生活指南、健康城市规划、健康政策等）、二级预防（风险分层、针对性筛查及干预、早诊早治、诊断准确性等）和三级预防（精准治疗、诊疗反应评估、康复促进等），从而实现预测、预警、预防、早诊断、早发现、早治疗、精准治疗、精准康养八位一体的数智赋能的疾病防诊治和健康管理体系。弥合预防医学与临床医学、科学研究与实践应用之间的裂痕。

实验室由国家级特聘专家、长江学者讲席教授吴息凤担任主任，汇聚了预防医学、临床医学、计算机科学等领域的多学科人才，形成以学术带头人为核心、优势互补、分工协作的学术团队。

实验室设置了“健康医疗大数据和大样本库构建”、“数据驱动的可改变疾病危险因素研究”、“基于多组学生物医学大数据的创新临床检测技术研究”、“疾病风险预测模型、人工智能工具以及信息网络”四个研究方向。围绕跨尺度多模态健康医疗大数据获取、辨析及利用等核心科学问题，针对健康人群、高危人群或临床人群等关键场景，建立串联、加值、对标国际、长期追踪、包含多维度信息的大型前瞻性人群队列，包括大数据库和大样本库平台，以重大平台来突破重点、带动整体。

在队列及多元大数据的基础上，突破液体活检等精准检测技术瓶颈，探索发现新型精准生物标志物集群，为预防介入、筛检、诊断和预测服务；发现和验证可改变的疾病危险因素，为公共卫生政策实施和循证干预服务；建立慢性病全链条个体化风险预测模型，为风险分层、针对性筛查、诊断准确性、精准治疗和治疗反应评估等服务。通过上述研究，来实现根据每个人的个人特征量体裁衣式地制定个性化预警、预测、预防和治疗方案，最大限度地预防疾病发生、发展，减少不良治疗效果，并提高生存率和整体生活质量，多维度提升居民健康水平，助力健康中国建设。