【CHIMA 2020资料下载】深入推动医疗大数据与人工智能落地应用

医疗大数据技术和人工智能如同医疗行业的新势能，持续帮助医院提高医疗效率，推动医疗诊断服务全面升级。CHIMA 2020设立医疗大数据与人工智能拓导课，采用了线上直播的形式，使与会嘉宾和听众一起思考和探索如何更好地推动医疗大数据和人工智能在医疗领域应用落地，吸引了业内人士在线观看。

该拓导课由解放军总医院医疗大数据中心主任薛万国及国家卫生健康委统计信息中心信息技术处处长徐向东一起主持，邀请嘉宾就其对医疗大数据与人工智能的理解来进行分享。

广州市妇女儿童医疗中心数据中心主任梁会营阐述了“医疗大数据驱动下的科研转化模式探索“的主题，分别从大数据文化、大数据思维及大数据案例三个方面与大家进行了探讨。大数据文化是一种先进文化，大数据思维是一种开拓性思维，并介绍了如何利用影像数据实现自动分割、如何利用基因加影像组学数据区分GBM亚型，并指导靶向治疗等案例。

中国国家罕见病注册系统（NRDRS）的总协调人顾卫红博士发表了题为“罕见病注册系统的建设/管理与表型数据标准化”的演讲。中国国家罕见病注册系统（National Rare Diseases Registry System of China，NRDRS）的建设目标为联合全国罕见病临床研究优势单位，形成罕见病研究协作网络，在全国范围内对患病率相对较高、疾病危害较大的罕见病开展注册研究，推动我国罕见病临床诊疗能力提升。

InterSystems中国的技术总监乔鹏与大家一起探讨了“大数据平台与机器学习”的问题。虽然机器学习如日中天，但由于数据科学家稀缺从而形成了火热的机器学习和欠成熟的行业落地。随着AutoML这一概念的提出，可以更好地进行特征工程、模型选择、算法选择等。

智慧医院的建设离不开数据价值的挖掘，但数据从哪里来？如何高效流动？如何为多个系统快速交付数据副本？如何降低数据流动中的副本数量和存储成本？联想凌拓科技有限公司，医疗行业解决方案顾问娄新研为大家分享了联想凌拓数据管理解决方案，如何帮助医院领导者简单高效的管理数据，为大数据平台和 AI 人工智能平台挖掘数据价值，打造敏捷的数据湖基础架构。

解放军总医院医学大数据研究中心的赵敏工程师和大家一起讨论了多模态医学数据融合分析的问题。主要是对多模态医学数据融合分析现状进行简要介绍，并结合本人实际工作经验，对临床数据，影像数据和组学数据的融合分析进行案例分享。

下午场次首先分享的嘉宾是武汉市中心医院信息中心主任左秀然。她与大家分享了在临床辅助决策支持能力构建方面的几点思考。临床辅助决策支持相关应用被各医疗机构高度重视，但将临床辅助决策支持作为应用建设，还是作为一种能力构建，是两个不同的角度，既要辩证地界定关系，也要统一地整合统筹。

东华医为科技有限公司的研发经理蔡昊哲阐述了 “基于AI知识图谱的临床决策支持系统”。东华医为的新一代临床决策支持系统，利用知识图谱+AI技术，为诊断决策、治疗决策、预警决策提供全面支持，提高医生诊疗效率，有效避免误诊漏诊。

北京协和医院消化科副教授吴东站在医生的角度与大家分享了自己对于开展临床决策辅助工具相关研究的相关要点。临床决策支持系统的功能主要为报警、监管、解释、诊断、建议等。为保证医疗质量，改善患者重要结局，CDSS本身需要更加合理的设计。

上海市中山医院重症医学科副主任罗哲教授结合自己本身援鄂抗疫的工作与大家分享了题为“COVID19临床治疗和AI-CT的作用”的演讲。他的主要演讲内容为在新冠重症肺炎病人中，通过AI-CT的分析指导糖皮质激素的合理使用的临床尝试。

本次拓导课的最后，薛万国主任、徐向东处长和与会嘉宾一起，深入探讨了如何更好地推动人工智能和大数据在医疗领域的应用。