2017年4月13日，“2017中国健康医疗大数据大会暨中国医学科学院生物医学大数据中心成立仪式”在北京天伦王朝酒店正式召开。在大会下午场，演讲嘉宾围绕大数据助力智慧医疗发展这一话题展开了深入讨论。
刘保延：数字化中医药信息系统研发的思路与实践
中国中医科学院原副院长刘保延
我们知道因为中西医疗法不同，中医治学在于变通，所以中医的临床实践极为个体化，不同病人有不同的治疗处方，实现数据结构化是一件相当困难的事。由此刘保延教授介绍了对数字化中医药信息系统及中医临床科研一体化平台的思考与实践，并表示临床科研一体化是以数据为导向，问题为驱动，把医学实践和科学计算进行交替，以临床科研信息共享的平台系统作为支撑，通过数据进一步挖掘规律来指导临床，将它形成一个闭环。可以说数字化的中医药信息系统搭建了临床科研一体化的平台，让临床实践和科学研究能够紧密结合，使利用临床实际数据开展研究变成了一种可能。
除此之外中国中医科学院数据中心还在寻求更大的发展空间。他们与安徽的科大讯飞合作，将语音识别系统用于调阅查询，并成立了一个联合实验室，专门研究问诊的语音识别，希望未来建立说写病例，实现数据结构化。这还能将每个病人不同的时点表现，他的一些干预方法，检验结果都罗列出来，使得医生一目了然，看到该病人在进展当中的病情变化情况。
柏文洁：构建基于医疗大数据的人工智能训练平台
北京肽积木科技有限公司CEO柏文洁
北京肽积木科技有限公司CEO柏文洁介绍称肽积木做的是融合AI（人工智能）和治疗影像，因为AI在图像领域，尤其是这一波以深度学习为代表的AI技术，图像处理相对成熟，所以肽积木首先选择了和医疗影像的结合。之后她从人工智能辅助阅片以及建立医生和人工智能公司联系两个维度分享了肽积木在医疗方面对人工智能和大数据技术的实践应用。
该平台通过辅助阅片实现自动分级诊断和自动病灶识别，而对于建立医生和人工智能公司联系，则是为了打造数据标记平台，这些标识数据能够帮助医生方便地指出这个病灶有问题的点，并通过图像直接的给予一个标识或标签得出诊断结果。柏文洁认为AI在医疗方面最核心的两个能力，一个是降低医生的工作量，另一个就是平衡国内尤其在基层的医疗资源不足和匮乏的问题。据小编了解北京肽积木科技有限公司的团队之前就是做大数据分析的，将大数据分析带入到医疗行业可以说是驾轻就熟。
何毅：从国家人口与健康科学数据共享看医疗大数据
中国医学科学院信息中心主任何毅
中国医学科学院信息中心主任何毅讲述了国家人口与健康科学数据共享平台中对异构型数据包括数据融合和大数据的处理方式，并从数据组织和规划，数据共享和所取得的进展三方面给出了详细的介绍。
何毅称，该人口健康平台已建立了统一身份认证，包括统一机构的身份认证，密钥中心，基于各个不同应用之间互通的电子签章，能够实现总中心和分中心的知识检索，精准医学的WEB server检索。下一步计划就是在人口健康平台上做一个测评中心，基于现有技术构架和技术标准包括元数据标准和数据元标准构建，生成的数据和提交的数据，包括临床的数据，都会按照标准来进行评测。
尹岭：健康医学大数据与未来医学
解放军总医院神经信息中心主任尹岭
解放军总医院神经信息中心主任尹岭讲述了国家人口与健康科学数据共享平台管理中心对数据进行收集管理和分析评估，然后实施干预的过程，此外他还特别提及了一项平台提供的气象医学专题服务，开始是针对北京四家医院基准的就诊病例以及它的气象数据，对连续四年每天的湿度、温度、气压等等环境数据进行分析从而得出确切的评估结果。
这项服务的价值是极高的。尹岭在演讲中也列出了一些分析结果，例如犬咬伤人数与大气温度正相关，与气压负相关；北京，河北，广东，广西，云南等地是狂犬病高发区，所以养狗需谨慎；利用人工神经网络对脑卒中发病人数构建了预测模型。最后尹岭谈到了其对未来医疗的思考——优生优育，健康饮食，家庭健康银行。
罗新乐：分级诊疗政策背景下的信息化建设模式分析
会上深圳市龙华区人民医院院长罗新乐
会上深圳市龙华区人民医院院长罗新乐分享了龙华区和龙华区医院的概况，国家分级诊疗有关的政策，深圳分级诊疗体系的概况，大数据分析助力分级诊疗的案例。我们可以从一组数据看出这家医院的不平凡——2016年院门诊量，院本部跟27个社区服务中心总得服务人次有451万人次，出院4.1万人次，婴儿分娩量9512例，在深圳市排名第一。
罗新乐还针对分级诊疗推定了它目前所面临的挑战，一个是基层医疗机构服务能力比较弱，不管是社从社会设施还是服务的环境，还是基层医疗机构的医护人员的技术和能力是受到限制的，第二是上面的二三级医院和基层医院机构之间由于人财物和利益的追求不同，导致他们各自站在自己的立场上，难以达到完全真正意义上的医联体。第三是缺乏统一的转诊标准和坚定的机制。第四个就是医保的定岗不是很明显。可能政府强推通过三医联动医管部门应该要求参保人去社区先看，再去二三级医院可以报销，但参保人个人可能不信任这个社区，不信任这个社区医院等并根据这些挑战提出解决方案。
大数据助力一直在医疗行业的智能化发展，促进健康医疗与大数据的融合创新，同时有利于推动我国健康产业的迅速发展。
