第八年！探讨信息技术如何服务医疗 | CNCC2021

随着“健康中国2030”战略深入推进和新一代人工智能规划智慧医疗列为重要应用，人民健康已经成为民族昌盛和国家富强的重要标志。后疫情时代，如何将新一代信息技术与医疗健康深度融合，解决医改痛点问题；如何通过可穿戴设备、家庭智能终端、服务机器人，实现患与医、医疗机构、医疗设备的实时互动；如何建立均衡资源、全民覆盖、主动服务的诊前、诊中、诊后的全就医闭环流程；如何构建多目标、多维度、全流程、全人群的实时监控与智能量化管理，逐步推进疾病预防、病情诊疗、健康管理的有效分流。论坛围绕“智慧链接医疗、数据赋能健康”的理论、方法和实践核心内容，邀请来自学术和企业界的专家学者展开深入研讨。

邢春晓

清华大学 教授

博士，教授博导，清华大学信息技术研究院和互联网产业研究院副院长，中国计算机学会信息系统专委会副主任、数据库、软件工程和大数据专委委员，中关村区块链产业联盟副理事长，中国电子学会区块链分会副会长，IEEE和ACM高级会员。研究领域：计算机软件与理论，数据库和数据仓库、大数据管理和分析，知识工程和软件工程、区块链与数字经济、智慧城市(文化和医疗健康)等领域。发表论文350余篇，其中SCI40余篇、EI150余篇，发明专利40项。

董家鸿

清华大学临床医学院 院长

工程院院士、现任清华大学临床医学院院长、清华大学精准医学研究院院长、清华大学附属北京清华长庚医院执行院长，中国医师协会智慧医疗专委会主任。国际著名肝胆外科和肝脏移植专家，长期致力于现代肝胆外科理论和技术的研究。国际上首次提出“精准外科”新理念，创立了精准肝胆外科范式，确立了病灶清除、脏器保护、损伤控制三要素并重的系统化干预策略，构建了以可视化、可量化和可控化为特征的关键外科技术系列，破解了肝胆外科手术中定位、定量、定构和精控的难题，提升了肝脏肿瘤、胆道肿瘤、肝胆管结石症、肝内胆管扩张症、终末期肝胆病等复杂肝胆病的外科治疗效果。以第一作者或通讯作者发表SCI论文87篇，主持制订11部行业指南。主编出版专著5部。

张勇

清华大学信息国研中心 副研究员，CCF信息系统专委委员

讲者简介：张勇，清华大学信息国研中心副研究员，清华大学计算机系学士、硕士和博士，剑桥大学博士后，中国计算机学会办公自动化专委会委员，计算机学会高级会员，IEEE和ACM会员。研究方向为数据管理，包括AI4DB、高效数据查询和多源数据融合等。主持及参与了自然基金、铁道部基金等纵向项目以及横向合作项目。在国内外顶级期刊和会议，包括TKDE、VLDB Journal、IPM、WWWJ、VLDB、ICDE、ACL、IJCAI、EMNLP等发表论文160余篇，获得发明专利21项。

报告题目：面向真实世界研究的数据探索

报告摘要：相比于检验疗效的“金标准”随机对照试验，真实世界研究具有研究对象覆盖面广、更能反映临床实际问题的优势。但是由于临床数据具有量大、结构复杂多样、个体差异大等特点，在对这些数据进行探索以发现有意义的数据集的过程中，医生往往要重复进行大量繁琐的数据过滤、格式转换和可视化的工作，从而大大限制了真实世界研究的效率。本报告将从真实世界研究的需求出发，探究临床数据探索的关键技术，讨论符合医生认知习惯的数据探索的流程和可视化的形式，并以膝骨关节炎为例介绍一个数据探索平台并进行演示。

张铭

北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系 教授

讲者简介：张铭，北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系教授，博士生导师，ACM/IEEE CC2020计算机学科规范执委。自1984年考入北京大学，分别获得学士、硕士和博士学位。研究方向为机器学习、文本挖掘等。合作发表科研学术论文200多篇，Google学术上的论文他引11200多篇次，H因子40。获得机器学习领域最好的会议ICML2014最佳论文奖。

报告题目：电子医疗病历的表示学习及临床终点预测

报告摘要：病历的表示学习模型是多种临床结果的预测任务的基础模块。本报告提出的异质时序事件的基础数据框架，完整地保留了电子病历数据中多类型事件的时序交互信息。基于异质时序事件框架，我们差异化地对待异质长序列上短期共现和长期时序关系，形成自适应的层次化注意力网络，进而从局部事件聚合和不规则序列的事件两个方面进行优化。相关模型在多个公开临床结果预测任务上取得了较大的效果提升，而且具有一定的可解释性，可以提供总结和判断，辅助医生诊疗。

张彦春

广州大学 特聘教授，CCF数据库、大数据专委委员

讲者简介：张彦春，广州大学特聘教授，澳大利亚维多利亚大学名誉教授。多年来一直从事社会计算和电子健康，大数据与AI算法与应用研究工作，在信息技术及医学领域发表国际期刊和学术会议文400多篇。出版/编辑书刊和专辑20余部，完成指导相关方向40多名博士生和博士后。在健康信息学/电子健康方面的研究包括医学大数据分析技术，数据关联分析及病人监测，分析预警，智能辅助诊断，疾病风险预测，医学图像分析，药物挖掘，健康管理等。应用场景将包括睡眠健康/精神健康，心电分析，手术重症分析，医学图像分析，肿瘤检测等应用。其研究成果被广泛引用并已产生较大社会影响，病人监测预警研究在多家中英媒体报道，包括The Australian, The Age，China Daily等。目前担任国际万维网期刊 (World Wide Web) 主编，健康信息科学及系统期刊（Health Information Science and Systems）主编，国际互联网信息系统工程协会(WISE Society) 主席。多次任各国重点基金计划专家组成员，包括中国国家自然科学基金，澳大利亚研究理事会，新西兰Marsden研究基金，英国医学研究基金和澳大利亚健康医学研究基金等。

报告题目：大数据/AI技术助力精神健康/神经系统疾病分析诊断

报告摘要：医疗健康是目前人工智能和大数据最为关注的领域。人工智能+医疗大数据将对医疗产业赋予新的能量与机会。人工智能技术+医疗大数据是将机器学习和数据挖掘两大核心技术用于医疗健康数据，提高医疗诊治，健康管理水平。体现在智能辅助诊断，疾病风险预测，医学图像分析肿瘤监测，药物挖掘，健康管理等。本报告将从大数据分析/人工智能技术应用的角度出发，对脑电信号，心电信号等医学数据进行分析，挖掘，探讨人体和疾病各因素之间的关系。应用场景将包括睡眠健康/精神健康，重症监测预警等。

彭绍亮

国家超算长沙中心（湖南大学）副主任/教授，CCF理事、计算机应用专委副主任

讲者简介：彭绍亮，国家超级计算长沙中心（湖南大学）副主任，长江学者，2020湖南省杰青基金获得者，湖南大学"岳麓学者"教授/博导。长期从事高性能计算、大数据、生物信息、人工智能、区块链等技术研究。出版专著7部，发表学术论文上百篇。获2019年国家科技进步二等奖，2019年湖南省技术发明一等奖（排名1），2013年军队科技进步一等奖1项，2018年中国计算机学会自然科学二等奖（排名1），2016年荣立三等功。是国家科技部/工信部/教育部会评专家、中国计算机学会理事、CCF计算机应用和生物信息专委副主任、YOCSEF总部AC委员(2017-2020)、CCF高性能计算、大数据专委常委、区块链专委委员、CCF杰出会员和杰出讲者、湖南省生物信息学会理事长（发起人），担任多个SCI期刊主编副主编等。

报告题目：基于区块链的生物医药大数据分享和智能挖掘 

报告摘要：数据已经成为重要的生产因素，生物医学大数据具有数据质量高、成本高、维度高、复杂性强等特点，主要包括结构化的电子病历和非结构化的医学影像两大类。但是医院和卫健部门建设的医学数据中心一直没有解决数据孤岛和数据分享的问题，利益和安全是其中最为突出的两大矛盾。区块链是去中心化的分布式数据库（账本）技术，其中的分布式密码安全、共识机制、联邦学习、安全多方计算的方法可以有效推动这一问题的解决。提高医学数据分享效率，保障医学数据安全，实现数据确权、可操作、可溯源，并且保证多方的数据隐私和利益，达到联盟内成员分享数据的“可用不可见”，医学大数据蕴含着巨大的社会和商业价值。湖南大学国家超算长沙中心近些年来致力于打造医学大数据平台，建立了医学大数据共享平台和药品疫苗溯源区块链平台，联合国家卫健委、国内外多家著名医学机构和产业伙伴在医学文本处理和自然语言理解、非结构化医学数据分析、电子病历表型提取、临床决策支持、精准医学等方面开展系列前沿性研究，助力医学，从传统医学迈向数字化医疗，发展到精准医疗和智慧医疗，再到可溯源和存证的可信医疗，推动我国医疗健康事业发展。

赵大平

卫宁健康 副总裁兼CTO，CCF CTO Club（上海）创始成员

讲者简介：赵大平，现任职卫宁健康副总裁兼CTO，从事医疗卫生信息化系统建设。毕业于上海交通大学计算机科学系。

报告题目：基于Open API构建医疗健康服务生态探索

报告摘要：新一代科技技术正在推动医疗健康科技的数字化转型，个人、医疗服务、医药工具、保险支付等在数字空间需要更多的交互和链接，如何做好广泛互联、价值共生，是大家面临的新的挑战。我们从Open API的角度出发，构建一个统一API管理服务平台，让各机构主动开放服务，在服务平台上进行服务交互，从而形成一个开放的服务生态。卫宁健康推出一个服务平台WinDHP（Winning Digital Health Platform），也正是基于过去多年沉淀的经验，利用“开放-连接-聚合-再造”能力，突破传统医疗健康的边界，赋能医疗健康生态，共同孵化数字空间创新服务。本报告将主要聚焦WinDHP技术架构、模型标准、应用实践等内容。

张伟

四川大学华西医院 主任医师

讲者简介：张伟，主任医师，四川大学华西医院党委书记，华西生物医学大数据中心主任，四川大学“医学+信息”中心首席科学家。研究方向为疾病诊断与治疗决策，精神病与精神卫生学，卫生保险政策与医院管理。致力于构建数据驱动的基于大数据和人工智能技术支撑的全生命周期健康医疗管理新模式。先后承担省部级科研重点10余项，发表论文160余篇，主编、参编书籍10余部。获得教育部自然科学一等奖，中华医学科学技术进步二等奖，四川省科学技术进步三等奖等各类奖项。

报告题目：新时代（全生命周期）健康医疗服务体系

报告摘要：随着科技创新加速推进，大数据、人工智能、5G、物联网等新技术应用，以全生命周期为抓手，实现：①健康管理：我院首次提出的预测干预医学对个体疾病发生进行精准预测及干预，对评定方式从过去的抽样统计标准差转换到通过海量数据描述全生命周期的趋势；宏观层面的环境、饮食、运动、生活方式等与微观层面的人体微生态均与健康密切相关，这些相关性证据的有效获得使防患于未然成为可能。②临床医学：构建基于“医学物联网”的新时代医学教育体系、多模态临床研究和医院服务模式。③慢病管理：基于电子病历加智能终端，构建大医院、基层健康服务机构与患者的新型健康业态。④康养与临终关怀：机构—社区—居家相衔接的一体化老龄及临终关怀服务体系、多层次需求的区域协同医养结合信息平台、健康与风险监测报警系统。

张文生

中国科学院自动化研究所 研究员，CCF人工智能与模式识别专委委员

讲者简介：张文生，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学人工智能首席教授。主要研究：人工智能、统计机器学习、大数据模式挖掘、跨模态医疗分析。“物联网与智慧城市”重点专项总体组专家。已经在国内外发表170余篇学术论文，获得国家发明专利40余项。

报告题目：跨模态健康医疗数据的智能标注

报告摘要：医疗产业是涉及国计民生的重要领域，然而医学标注有很强的专业性，标注成本高昂、步骤繁琐。在肿瘤影像数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，这就需要看得懂片子的医生完成，因此，探索低成本的医疗数据标注逐渐受到了全球学术界与产业界的广泛关注。