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【快讯】大数据助力精准医疗产业沙龙在上海张江成功举办！

首页 » 产业 » 行业 2020-08-25 转化医学网赞(4)

导读	近日，大数据助力精准医疗产业沙龙在上海张江成功举办！

今日，大数据助力精准医疗产业沙龙在张江·中国药谷生物医药创新交流中心成功举办。会议围绕“大数据助力精准医疗”这一主题开展，吸引了80多位大数据相关领域的专家、企业家和从业者参与，会场座无虚席。

随着生命科学、医疗及信息技术的迅速发展，数据更新日益加快、获取数据成本降低，科学研究、临床试验、药物研发、医疗信息化、可穿戴设备等医疗数据的产生量呈指数上升。而精准医疗的核心是根据患者的临床信息和人群队列信息，应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术，结合患者的生活环境和方式，开发精准的诊断方法和药物，实现对疾病的精准分类及诊断，制定个性化的疾病预防和治疗方案。因此，利用大数据更有效的推动科学研究的进步、改进临床试验的流程、缩短新药研发的时间、提升医疗过程的效率，成为了实现精准医疗的坚实基础。

本次活动邀请了大数据、生物信息、临床试验、新药研发、企业信息化等方面的研究者、技术专家和应用专家，针对精准医疗大数据目前的发展现状、存在的问题，以及未来大数据如何推动精准医疗产业的发展进行了深入探讨，推进大数据为基础研究、临床应用和新药研发等赋能，推动精准医疗产业发展。

潘刘阳

会议由转化医学网CEO潘刘阳先生主持，他对本次沙龙活动的背景以及参会的专家和嘉宾进行了介绍，并对大家的到来表示热烈欢迎，希望大家能够多多交流大数据以及精准医疗相关经验和见解。随后由上海市浦东新区生物产业行业协会副会长兼秘书长刘刚先生致辞，他表示张江地区的生物医药产业发展非常迅速，生物医药与大数据和人工智能的结合还有很大探索空间，此次活动为大数据和生物医药产业牵线搭桥，希望大家在本次沙龙中收获满满。

刘刚

主题分享的首位嘉宾是来自上海科学院直属上海生物信息技术研究中心副主任，谢鹭研究员，谢主任目前的研究方向包括多组学数据分析及整合、肿瘤免疫治疗、临床建模及人工智能辅助决策系统研究，她此次分享的主题是“多组学数据整合与生物标志物筛选应用”，她指出，精准医学以组学为基础，临床干预为目标，并促进了多组学数据的产出。近几年，人工智能深度学习已经应用于多组学数据和肿瘤研究，未来多组学数据产出将成为常态。随着精准医学进入多学科、多体制融合协作时代，大数据在精准医学领域的转化模式还有待进一步探索。

谢鹭

接下来是金域医学副总裁兼首席信息官李映华先生，他拥有22年大型企业信息化建设、数字化转型、智能化推行工作经历，现任中国卫生信息与健康医疗大数据学会伦理委员会常委，他分享的主题是“医检大数据与AI助力精准诊断”，他在会议中指出，精准诊断是实现精准医疗的基础，而AI是解决精准诊断所需海量数据处理、稀缺专家依赖的有效方法。未来在精准医学领域，AI及IT企业、各级医疗机构，第三方检验机构，药企等需要推进协作与共享，为行业生态赋能。

李映华

第三位分享嘉宾是有孚网络首席技术官臧云峰先生，他是网络通信和云计算领域资深专家，主持和参与了多个大型国家A级标准数据中心建设与运营，也是国内最早的专有云概念提出者。他此次分享的主题是“专有云助力精准医疗”。在会议中，他提出，我们正在从云1.0时代向云2.0时代迈进，随着5G的推进，云边协同与融合逐渐成为核心，并给数据带来了更好的储存方式。而精准医疗是数据驱动的科学，人工智能和大数据和精准医疗的结合还处于爬坡阶段，在此背景下，数据存储面临多方面挑战。精准医疗专有云的设计可以确保数据有效管理与执行。

臧云峰

接下来是亿康基因副总经理兼首席技术官任军先生，他精通微生物学、分子生物学、细胞生物学等相关实验技术，主持建立了一批在世界范围内具独创领先水平的产品与技术。他此次报告的主题是“大数据时代的生殖健康精准医疗”。他在会议中指出，传统认知中的生命体基本是个黑箱过程，而医疗检测技术的发展导致了大数据的出现。目前国内有生殖障碍的人群数量庞大，而在试管婴儿的培育过程中，优质胚胎的筛选十分重要，其中无创检测是一个很大的挑战，机器模型的建立将给临床检测带来极大便利。

任军

主题分享的最后一位嘉宾是志诺维思（北京）基因科技有限公司医学事务总监陈威先生，他负责临床研究项目开展以及医学工作，与病理科及临床科室PI开展肿瘤智能精准诊断大数据平台项目合作，并构建单病数据库开展精准医学临床研究。他此次分享的主题是“AI驱动肿瘤精准诊疗”。他在本次会议中指出，精准医学是一个前沿多学科交叉的系统工程，是公众的需求也是临床的需求，其中病理诊断是肿瘤临床诊断的起点。人工智能深度学习有助于构建精准诊断平台，基于人工智能技术的开发，能提高海量信息提取率，因此构建病理标准化数据中心十分必要。

陈威

在圆桌讨论环节，谢鹭研究员、李映华先生、臧云峰先生、任军先生、陈威先生，就“大数据如何更有效地助力精准医疗产业，目前存在的问题和未来解决方案剖析”展开讨论。专家提到，过去的科研文章已经从多组学数据筛选出了大量的生物标记物，要想更好将这些标志物进行临床转化、产品转化，也并不容易，研究者与企业的合作十分关键，由于目前研究者的分析手段的匹配存在一些问题，因此建立一个标准化的模型也十分重要；同时，大量的临床数据在院内等待挖掘，但越来越严格数据安全性要求使得大数据公司难以触及这些数据。要想解决这一问题，各公司通过分层数据脱敏的方式推动数据共享平台的建立，此外，推动相关法律法规的建立也具有很大作用；目前，大数据公司的主要工作之一是数据挖掘，数据挖掘的具体目标应当由现实技术的痛点来引领，同时建立原来不同数据集之间的关联也非常有意义，想要帮助到患者，研究者需要带着问题进行多组学数据的产出。