“切问近思”智能医学学科发展调研暨健康医疗科研数据协作平台建设研讨会成功召开

为切实推进智能医学作为新兴学科的建设发展，根据复旦大学上海医学院的学科工作要求，由复旦大学智能医学研究院院长、复旦大学上海医学院副院长朱同玉牵头召集，围绕聚焦回答“医学八问”中的“如何攀登一流医学学科建设的‘珠峰之巅’”，助力实现“数据不出医院，也能安全地共享与协作”的研究目标，复旦大学智能医学研究院于2023年6月25日组织召开“切问近思”智能医学学科发展调研暨健康医疗科研数据协作平台建设研讨会。

会议邀请到中国工程院院士、中国科学院上海生物工程研究中心主任杨胜利，南通大学数字医学研究所所长董建成教授莅临指导。复旦大学各直属附属医院的领导及相关条线管理人员、复旦大学上海医学院相关职能机构代表、智能医学研究院党政领导及教职工等人参与会议。

会议由复旦大学智能医学研究院院长、复旦大学上海医学院副院长朱同玉致欢迎辞。朱院长提出，基于各附属医院在健康医疗大数据的收集和治理方面积累的经验和基础，智能医学研究院的使命在于充分发挥自身在数据分析、研究和技术平台方面的优势，促进上海医学院与各家附属医院在临床科研数据应用方面的协作共享，从而为提升医疗服务和科学研究的效率、可靠性和适用性提供有力支持。本次研讨会的召开，旨在全面听取与会代表的意见和建议，据此推进智能医学的学科发展，完善技术平台的服务和建设工作。

随后，复旦大学智能医学研究院常务副院长刘雷、医学科研数据中心主任吴飞珍、工程师王昌然分别对智能医学研究院、医学科研数据中心、健康医疗科研数据协作平台的建设发展情况进行了介绍。

会上，中国工程院院士、中国科学院上海生物工程研究中心主任杨胜利为研究院的建设建言献策。在健康医疗大数据的应用方面，杨院士指出现代医学模式将从疾病治疗转向健康管理。未来的医院发展必将朝着诊断与防治相结合的方向转变。在预防过程中，筛选亚健康人群成为重要任务，而目前技术上的短板在于健康数据的集成和治理。研究院应当专注于解决这个问题。在人工智能在医学领域的应用方面，应明确人工智能的应用目的是回归临床实践，即作为医生指导下的临床决策支持工具。这意味着正确运用人工智能的医生能够胜过不擅长使用人工智能的医生。

南通大学数字医学研究所所长董建成教授认为医学信息学人才的培养是一项富有创造性的工作。为发挥该类复合型人才在医院和临床实践中的支持作用，助力公立医院实现高质量发展，研究院应该在人才培养工作中不断探索。在数据应用方面，国家的政策趋势是推动、鼓励数据共享，故医院应该逐渐建立数据协作意识。此外，董教授建议对临床数据安全的担忧和应对措施，应该前置于医院内部来首要考虑。

在现场讨论环节，与会人员分别围绕智能医学的学科方向、技术平台的应用与创新、数据隐私保护等议题，分享了各自的经验和观点。复旦大学附属肿瘤医院临床研究中心主任朱正飞就如何确定优先开展研究的专病病种，以及数据收集的人类遗传资源备案方面提出建议。复旦大学附属妇产科医院副书记王珏介绍了医院专病数据库的建设情况，并就数据提供后的成果分享机制表示疑虑。复旦大学附属中山医院科研处处长宋振举从自身研究经验出发，指出临床数据研究关键在于标准化，而数据的清洗治理则是难点和痛点。另外，宋处指出有不少多中心的临床研究是地域乃至国家范围内的多家医院共同开展的，而研究院的平台服务尚无法做到全面覆盖。复旦大学附属儿科医院副院长张晓波认为人工智能对智慧医院的导诊导航、电子病历建设都起到非常大的作用，但是在项目和资金方面还缺乏支持力度，建议可以专病联盟牵头的形式优先开展试点研究。复旦大学附属妇产科医院信息科科长覃开舟建议对平台共享机制的安全性要进行多方论证。复旦大学上海医学院网络中心负责人向望提及上海医学院与各家附属医院之间的网络建设较为老化，硬件设施有待升级。复旦大学附属华山医院大数据中心主任黄虹指出如果要形成有上医特色的标准化数据体系，研究院还是要依托上海医学院，在平台宣传、支撑及人才培养方面多措并举，合力形成数据优势。复旦大学上海医学院学科规划与“双一流”建设办公室副主任郁金泰强调了学科建设的重要性，建议研究院可依托于地高建项目的支持，设置专病病种的研究项目来引导附属医院开展。复旦大学附属中山医院神经内科主任医师丁晶基于自身以往参与申康的数据管理经验来看，研究发起者和青年人才的共同加入，能够为项目研究激发更多的创新火花。同时基于项目挂帅策略，还要考虑伦理审查同步进行，科研成果为导向。

朱同玉院长在肯定了与会人员的踊跃发言后，总结认为下一步研究院的发展，还是要在大家的群策群力中捋出思路，找准科学研究和公共服务的定位。而公共服务的前提就应具备超前的科研技术能力，包括提升研究院在大数据分析、人工智能算法、云计算等方面的创新研究能级，以协助各院系及附属医院实现数据的集中管理和智能分析。

而在数据服务方面，朱院长提出数据标准化是至关重要的一环。研究院需要建立统一的数据标准，包括数据采集、存储、共享和分析等方面，以确保数据的一致性和可比性。同时，研究院还应结合上医的优势病种，牵头建设健全的临床知识库，整合医学研究成果和临床实践经验，为疾病研究提供准确、及时的参考和指导。

本次研讨会取得了圆满成功。近年来，智能技术在医学领域取得了突破性进展。从人工智能的应用到医疗影像诊断和辅助决策，到基于大数据的精准医学和个体化治疗，智能医学正为医疗行业带来革命性的变革。然而，要实现智能医学的潜力，智能医学研究院作为新兴的交叉型研究机构，还需要持续加强学科之间的合作与交流，构建协作平台来整合和共享健康医疗大数据，深挖数据治理的方法和技术，以推动智能医学学科的发展。