(健康时报记者 毛圆圆)“数据是医学科学研究的基础。慢病及其危险因素数据，如描述人群中重点慢病的患病及控制情况、流行情况等在医学研究中的用途非常广泛，其可以探索慢病与相关危险因素的关系。”中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心副主任周脉耕在由医渡云主办的2021中国国际大数据产业博览会(数博会)“聚医疗新势能、启数智新未来”分论坛上谈到，“我们团队正在搭建一个防治结合的数据合作平台，挖掘数据价值，从而对疾病的预防、筛查、诊断、预后等一系列的问题进行研究。”
中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心副主任周脉耕演讲
AI在医疗领域中的应用价值有多大?
清华大学智能产业研究院首席研究员聂再清认为：“人工智能在生命健康和医疗领域有着巨大的发展机会，个人健康管理向协同和闭环发展。大数据和AI驱动的个性化主动健康管理平台将会变成一个趋势，在此趋势下，支持健康计算的多模态AI、面向健康计算的知识图谱与推理、个性化推荐引擎、面向隐私保护的机器学习将是重要研究方向。”
以大数据驱动下的全球新冠疫情风险分析为例，中国疾控中心全球公卫中心副主任、研究员戚晓鹏介绍，虽然我国公共卫生监测系统相对完善，但也希望通过人工智能技术能够补齐短板。“我们正在打造全球的新冠疫情数据分析和风险评估平台，也准备将此平台应用到疾控体系和卫健委体系，希望为疾病研判提供科学依据。”
南方医科大学生物统计学系陈平雁教授演讲
南方医科大学生物统计学系陈平雁教授也分享到，海南乐城正在创新地尝试建设一个高质量的真实世界数据平台，为数据的有效利用展示了巨大的社会和经济价值。他表示，海南是一个很好的创新试验田，希望未来“海南模式”是可复制的。
既然高质量的医疗数据是医疗行业可持续健康发展的核心要素，是医疗向数字化转型的有力抓手。那么，如何在保证数据合规和安全的前提下让数据发挥更大价值?
微众银行首席人工智能官、香港科技大学讲席教授杨强表示，医疗领域有两大挑战——“数据孤岛”和“隐私保护”，而联邦学习的应用能在隐私保护的前提下，通过协作建模，提升机器学习的效率，保护医疗数据安全。
英特尔中国区行业解决方案部首席技术官CTO吴闻新谈到，数据智能的服务是推动医疗服务的核心。“通过更加多样的算力、更加海量的存储、更快链接的网络，帮助客户建立以数据为中心的新架构。”
据悉，本次论坛上，医渡云启动了多方安全计算解决方案。医渡云首席人工智能科学家闫峻博士表示，医渡云推出的多中心临床研究平台，将多方安全计算技术和医疗场景深度融合，可以助力医疗机构实现医疗数据合规的安全共享和互通应用，能够助力医疗机构开展更大规模的多中心临床研究。
医渡云首席人工智能科学家闫峻博士演讲
