健康医疗大数据国家研究院都有哪些—医疗大数据

业界聚焦医疗AI大模型应用 推动医疗诊断领域革新

中新网杭州7月20日电(张煜欢)在医疗领域，人工智能(AI)大模型以其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正成为医疗健康领域变革的关键力量。7月19日，在浙江杭州举行的2024华夏健康数据与数字医学论坛上，多位业界专家学者就AI大模型在医疗领域的应用展开前沿探讨。浙江大学医学院附属第二医院(下称“浙大二院”)在会上发布AI大模型Medcopilot，展现AI技术何以赋能医生开展精准快速决策。

发布仪式现场。浙大二院供图

当前，AI进入大模型时代，其赋能千行万业，助力各行业实现智能化转型。浙江大学党委常委、副校长陈刚表示，AI大模型在技术路径上分为超级智能体与领域大模型两种模式，后者可以大幅提升行业用户解决专业问题的效率。

“医疗信息系统就是典型的全模态系统，其中存储的结构化数据价值密度高。实现大模型+结构化数据，是突破大模型精准定量计算能力的关键。”陈刚说，当前医疗AI发展面临着应用缺乏复杂临床决策思维能力、各应用之间相互割裂等难题，推动临床数据与医疗知识有效结合是未来的发展方向。

此次浙大二院发布的AI大模型Medcopilot，就是大模型在医疗诊断领域的创新应用。浙大二院人工智能与信息化部主任相鹏介绍，Medcopilot基于浙江大学计算机学院的大模型研发，通俗地说，该模型是医生在临床工作中的AI助手，通过裸眼3D模型唤醒、检验指标自动形成趋势图、病历书写提醒等功能，帮助医生更快速准确地做出关键决策。

“过去医生在日常工作中将大量时间花费在文书工作中，重复劳动非常耗费精力，有了Medcopilot，医生可以将更多时间与精力拿来与患者面对面沟通交流。”相鹏举例，使用模型后，医生书写患者出院小结等琐碎工作时间从20分钟左右缩短至数分钟内，节省将近60%的时间，且准确率达到95%以上。

“人工智能是越用越聪明的。”中国科学院院士、经血管植入器械全国重点实验室主任、浙大二院党委书记王建安说，随着Medcopilot的学习能力和进化能力的不断进步，医院会继续开发和验证更智能的AI助手，让医疗服务变得更加智能、高效、便捷。

中国工程院院士、北京大学健康医疗大数据国家研究院院长詹启敏表示，全球医疗数据的有效整合，为AI提供了丰富的学习资源，这也使得疾病模式的识别、预测分析和个性化治疗计划的制定变得更为精准高效。借助AI技术，跨学科的医疗研究和实践得以快速发展，也将进一步推动医疗诊断、治疗和健康管理的革新。(完)

中国人民大学举办健康数据科学研讨会

来源：【中央厨房-半亩方塘工作室】

7月10日，中国人民大学举办健康数据科学研讨会，三百余位参会嘉宾围绕“数据科学在健康医疗领域中的理论、方法与应用”主题展开交流与讨论。中国人民大学校长林尚立，中国科学院院士、首都医科大学健康医疗大数据国家研究院院长王松灵，国家卫生健康委健康中国行动领导小组办公室常务副主任、国家卫生健康委规划发展与信息化司司长、中国医院协会副会长毛群安出席并致辞。研讨会开幕式由中国人民大学副校长王轶主持。

林尚立表示，中国人民大学自2023年起建设聚合多方力量服务国家重大战略需求的创新高地，中国人民大学健康大数据研究院是学校首批创新高地之一，要以健康中国战略需求为导向，以解决中国现实问题为目标，以培育享有国际声誉的一流学者为使命，建成“独树一帜”的健康大数据领域国际一流平台，为健康数据科学的发展与健康中国战略目标的实现贡献人大方案、人大智慧、人大力量。

王松灵指出，健康医疗大数据是反映全民健康状况的宝贵资源，蕴藏着巨大的应用价值。中国人民大学统计学院与首都医科大学健康医疗大数据国家研究院将在学生培养、科学研究、课程共建等方面进一步合作，在健康医疗大数据领域强强联合，共同面向人民生命健康主战场，服务国家医疗相关人才储备，提高社会医疗服务水平，解决医学发展中的重大问题。

毛群安表示，新时代医学已经从疾病医学向健康医学转变，新的时代背景需要发展新一代信息技术在卫生健康领域的广泛应用。当前,健康中国和数字中国两大国家战略正处于关键期，卫生健康事业和产业正以前所未有的姿态拥抱数字世界。未来可以加大数据科学+医疗健康的创新研究力度，优化医疗卫生健康的资源配置，提升服务效果，重塑医药卫生管理和服务模式，创新预防、诊疗、康复等全链条的集成服务。

在主题报告环节，中国人民大学健康中国研究院院长、人口与健康学院院长杜鹏提出，老龄数据开发与利用是一项系统性建设工程，需要从项目组织端、调查实施端以及数据使用端三个环节上共同发力，秉持人本性、科学性、稳定性、统一性与共享性五项基本原则。

美国乔治华盛顿大学教授胡飞芳围绕临床试验设计与因果推断作主题报告，他首先回顾了协变量-自适应设计及其推断，探讨了协变量自适应随机化和协变量-调整推断在适应性、可解释性、稳健性和效率方面的优点和局限性。他表示，临床试验的目的是科学高效地进行对比实验，临床试验永远是统计学家的主阵地。

美国国家科学院院士、美国国家医学院院士、美国哈佛大学教授林希虹讨论了可扩展、可解释的统计和机器学习方法、工具和数据科学资源，围绕端到端大规模可解释数据科学生态建设作主题报告，她说，统计学在解决复杂的现实问题和促进可信赖的决策方面发挥着关键作用。

当天，来自卫生健康、疾控控制、生物医学、临床科研的参会者还围绕“医疗实践与大数据技术融合”“医学非结构化数据的价值应用”和“医药研发中的数据科学挑战”展开讨论，形成多项行业发展与科学研究共识。

本文来自【中央厨房-半亩方塘工作室】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。

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中新健康丨首届中国人民大学健康数据科学研讨会举办

中新网北京7月11日电 (记者 李纯)7月10日，首届中国人民大学健康数据科学研讨会举办，三百余位参会嘉宾围绕“数据科学在健康医疗领域中的理论、方法与应用”主题展开交流与讨论。

7月10日，中国人民大学健康数据科学研讨会在北京举办。中国人民大学提供

中国人民大学校长林尚立，中国科学院院士、首都医科大学健康医疗大数据国家研究院院长王松灵，国家卫生健康委健康中国行动领导小组办公室常务副主任、国家卫生健康委规划发展与信息化司司长、中国医院协会副会长毛群安出席并致辞。研讨会开幕式由中国人民大学副校长王轶主持。

林尚立表示，学校自2023年起建设聚合多方力量服务国家重大战略需求的创新高地。健康大数据研究院作为学校首批创新高地，要打造健康大数据领域的重要人才中心，建成“独树一帜”的健康大数据领域国际一流平台；以健康中国战略需求为导向，培养高层次国家治理人才；以解决中国现实问题为目标，构建健康大数据领域中国自主的知识体系；以培育享有国际声誉的一流学者为使命，探索学科交叉的人才培养模式；在健康中国及相关领域聚焦出中国人民大学独特的优势，为健康数据科学的发展与健康中国战略目标的实现贡献人大方案、人大智慧、人大力量。

王松灵指出，健康医疗大数据是反映全民健康状况的宝贵资源，蕴藏着巨大的应用价值。中国人民大学作为新中国统计学科的奠基者和开拓者，长期以来致力于发挥学科优势，服务国家健康医疗大数据战略需求。希望双方进一步合作，在健康医疗大数据领域强强联合，共同面向人民生命健康主战场，服务国家医疗相关人才储备，提高社会医疗服务水平，解决医学发展中的重大问题。

毛群安表示，当前，健康中国和数字中国两大国家战略正处于关键期，卫生健康事业和产业正以前所未有的姿态拥抱数字世界。本次大会以数据科学在健康领域中的理论、方法与应用为主题开展广泛研讨，非常及时并具有重要意义。未来可以加大数据科学+医疗健康的创新研究力度，优化医疗卫生健康的资源配置，提升服务效果，重塑医药卫生管理和服务模式，创新预防、诊疗、康复等全链条的集成服务。

研讨会设置三个平行分论坛，来自卫生健康、疾控控制、生物医学、临床科研的参会者分别围绕“医疗实践与大数据技术融合”“医学非结构化数据的价值应用”和“医药研发中的数据科学挑战”主题展开讨论，形成多项行业发展与科学研究共识。

本次研讨会聚焦医疗健康和数据科学交叉领域的最新战略发展方向，搭建健康数据科学方法与应用的交流平台，有力推动了跨学科的交流与合作，为健康数据科学的发展贡献了积极力量。(完)