2023/12/17 2023 OHDSI CHINA國際論壇（上海）

2023 OHDSI CHINA國際論壇在滬成功舉辦

2023年12月17日，由OHDSI CHINA、復旦大學智能醫學研究院、上海市生物信息學會和生命健康數據空間聯合實驗室聯合主辦的以“助力中國健康醫療數據治理與挖掘能力提升”為主題的2023 OHDSI CHINA國際論壇在上海市復旦大學上海醫學院成功舉行。大會得到了上海市醫學會、上海交大耶魯大學生物統計聯合中心、中山大學中山醫院等單位的大力支持及多家企業的贊助。來自美國、新加坡、中國大陸及中國香港等多位世界知名的專家、學者、業界翹楚代表等全球范圍內的專業人士和研究者300余名齊聚上海，共同探討醫學大數據分析領域的最新趨勢、挑戰與機遇。

復旦大學智能醫學研究院常務副院長劉雷主持論壇開幕式。上海市醫學會會長鄔驚雷、復旦大學附屬中山醫院黨委書記、智能醫學研究院副院長顧建英和上海臨床研究中心主任朱疇文出席開幕式現場并致辭。

上海市醫學會會長鄔驚雷在致辭中熱烈祝賀OHDSI CHINA論壇成功舉辦，分享上海市醫學會百年歷史和在衛生健康領域的多項榮譽。鄔驚雷會長表示上海市醫學會致力于建設醫學科技工作者之家、培養青年醫務工作者、舉辦醫學學術交流等，推動健康信息科技應用，加強國際合作，為全球衛生數據科學的不斷發展貢獻力量。他期待通過國際合作，繼續加強上海市醫學會在醫學領域的信息化、數字化和智能化建設，促進醫療大數據的深度應用，助力精準醫療和個性化健康管理的發展。

復旦大學附屬中山醫院黨委書記、智能醫學研究院副院長顧建英在致辭中表示，復旦大學智能醫學研究院積極響應國家關于健康醫療大數據治理和挖掘的號召，不斷加強國際交流與合作，推動我國健康醫療大數據事業的發展。該研究院以科學研究、平臺服務、人才培養、轉化應用為宗旨，跨學科融合，積極促進醫學教育改革，最終致力于建成國內頂尖的、國際一流的智能醫學學科。她表示通過此次機會，將與專家學者分享研究院在臨床醫學、健康醫療大數據、人工智能、智能藥學等領域的成果，共同推動我國健康醫療大數據的治理和挖掘能力提升。最后，她感謝各位嘉賓的蒞臨和專家學者們的分享，祝愿2023 OHDSI CHINA 國際論壇圓滿成功。

上海臨床研究中心主任朱疇文在致辭中表示上海臨床研究中心致力于推動健康數據科學與信息學的應用和發展，該中心將加速推動臨床研究資源共享，培養高水平醫學科學家，推動科研成果轉化，為上海醫學科技創新和生物醫藥科技創新貢獻力量。朱疇文主任還表示將在數字健康領域整合大數據，通過數據分析提升臨床醫學數據的價值，推動數字醫療的發展，為患者提供更個性化、精準的醫療服務。他希望通過本次大會深入交流、共同探討數字健康領域的挑戰和機遇。

開幕式現場舉行“醫學科研數據空間創新協同聯盟成員授牌儀式”，復旦大學智能醫學研究院、復旦大學附屬中山醫院、復旦大學附屬華山醫院、復旦大學附屬腫瘤醫院、復旦大學附屬兒科醫院、復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院、復旦大學附屬婦產科醫院和上海國際表型組研究院共8家單位和機構被授予該聯盟成員，助力我國醫學科研數據成果落地轉化。

美國耶魯大學醫學院生物醫學信息學副院長徐華教授以《Large language models to facilitate evidence generation from real world data》為題進行了精彩的開場學術報告。徐華教授介紹了大型語言模型的發展歷程和最新研究，并深入闡述OHDSI在挖掘美國的觀察性電子病歷數據中已開發的一些方法、標準和大語言模型，加速了臨床電子病歷、臨床文本數據、藥物數據等大數據的標準化、結構化、高通量分析和應用，為真實世界研究的數據挖掘提供高效手段。

中科院深圳理工大學計算生物與醫學信息系主任唐金陵教授帶來了《真實世界臨床研究-傳統與新銳之辯》報告。唐教授詳細分析了傳統臨床研究的經典模式如流行病學和醫學統計學進行醫學研究的優勢和局限性，同時介紹了新銳研究方法如大數據研究在真實世界研究中的創新應用和缺點。唐教授強調在應對真實世界臨床研究的挑戰時，應充分發揮傳統和大數據研究兩種方法的互補性，圍繞研究問題并綜合運用在研究設計中，以獲取更全面的研究結果來反映真實世界的復雜性。

美國耶魯大學教授趙宏宇以《Disease risk modeling and prediction using biobank data》為題，深入闡述了如何利用擁有龐大基因組數據的各國生物樣本庫進行疾病風險建模與預測，突出了多因素分析和遺傳、臨床與環境交互效應的重要性。趙教授展示了先進的統計和機器學習方法在生物樣本庫的基因組數據與糖尿病疾病風險因素關聯分析的應用，強調生物樣本庫的基因組數據為精準醫學和個性化治療提供了潛在的前沿突破點。

IQVIA副總裁歐玉梅（Mui Van Zandt）帶來了《2023 OHDSI APAC 年終總結》報告。歐玉梅女士詳細介紹了亞太地區OHDSI的目標、成員機構的協作成果以及對國際醫學研究組織的積極貢獻，突出強調了創新技術、數據治理和數據挖掘的重要性。報告還涵蓋了OHDSI發展趨勢、未來規劃和社區交流互動，表達了對成員機構和合作伙伴的感激之情，并誠摯邀請中國更多的單位機構加入OHDSI CHINA。

香港中文大學（深圳）醫學院副院長于廣軍教授帶來了題為《兒童罕見病專病數據庫的建立》的報告。于教授介紹了上海兒童罕見病專病數據庫的隊列研究和頂層設計，重點闡述了罕見病輔助診斷系統、兒童罕見病專病數據集標準、共享機制、共享平臺和專病庫的建設, 強調了建立數據集標準和共享機制的必要性；分享了罕見病圖譜的構建和輔助診療決策工具的應用，為兒童罕見病的診斷治療提供重要技術支撐。

北京大學公共衛生學院流行病與衛生統計學系副教授孫鳳以《中國OMOP-CDM的應用和寧波鄞州健康大數據平臺OMOP 研究進展》為題，介紹了中國在觀察性醫療結果合作組織（Observational Medical Outcomes Partnership，OMOP）通用數據模型的應用現狀，呈現了寧波鄞州健康大數據平臺OMOP的項目背景、框架、數據資源和研究范圍，剖析了寧波鄞州基于OMOP通用數據模型在藥物數據標準化術語映射、疾糖尿病治療優化模式、系列疾病預測模型等方面應用的顯著成果。通過總結經驗、展望未來、強調國際合作，為醫學研究提供了有價值的啟示。

新加坡國立大學公共衛生學院助理教授馮夢凌（Mengling ‘Mornin’ Feng）以《當新加坡與OHDSI 相遇》為題，分享了新加坡國立大學醫學研究現狀，如人工智能在醫療影像、治療方案推薦、緊急救護分級的臨床應用，以及基于OHDSI框架和標準上，新加坡在醫學領域的科研項目、醫療數據資源以及協同研究中取得的顯著成果。報告最后展望了新加坡與OHDSI未來的深度合作，以推動醫學研究和健康數據治理的共同目標。

廣東省人民醫院醫學大數據研究中心主任梁會營教授帶來了題為《多模態醫學數據分析》的報告。梁教授詳述了多模態醫學大數據的類型，包括文本模態、影像模態和組學（基因、蛋白）模態等，聚焦于醫學文本數據和影像模態醫學數據，分析這些數據的特異性，探討了整合和處理多模態數據的挑戰和方法，如搭建完善的多模態醫學數據的應用技術平臺、制備完備的多模態醫學數據分析挖掘流程；強調了多模態醫學大數據在提高醫學診斷準確性和個性化治療方案中的關鍵作用；分享了成功的智能精準診斷的臨床應用和研究案例，展示了多模態醫學大數據智能化在實踐中的實際價值，為醫療領域的數據研究提供了新的視角。

中國醫學科學院北京協和醫學院醫學信息研究所醫學信息創新研究中心主任李姣以《妊娠期智慧健康管理研究》為題，深入研究了結合信息技術和數據分析手段的妊娠期智慧健康管理。李主任詳細介紹了利用先進的信息技術，包括人工智能和大數據分析，在妊娠期監測中收集的多樣化數據進行智能化處理。通過對這些數據的綜合分析，實現了個性化的醫學建議，為孕婦提供更為精準和全面的健康管理服務。

復旦大學附屬中山醫院大數據人工智能中心辦公室主任張紀陽做了題為《醫院大數據人工智能規劃建設及應用》的報告。張主任分享了復旦大學附屬中山醫院大數據人工智能中心的規劃和建設過程，強調了大數據和人工智能在醫療領域的應用潛力；闡述了中山醫院利用人工智能在大數據收集、處理和分析方面所取得的成就，并強調醫院將人工智能技術納入醫療服務，提高患者診療體驗和醫療效果的重要性。報告突出了中山醫院在大數據和人工智能領域的領先地位，為醫療機構規劃和建設智能化醫療服務提供了有益經驗。

復旦大學智能醫學研究院常務副院長劉雷教授做了題為《基于隱私計算的醫學科研數據協作平臺建設》的精彩報告。劉雷教授首先介紹了健康醫療數據共享開放面臨的隱私保護和安全挑戰的現狀。然后，詳細介紹了隱私計算技術，聚焦于復旦大學智能醫學研究院基于隱私計算的醫療科研數據計算服務一體化平臺的建設和健康醫療數據協作平臺網絡的建立，將復旦大學17家附屬醫院與醫學院的數據用專用網絡進行連接交互，突出了數據加密、安全沙箱和可控訪問權限等關鍵特征，實現數據所有權和使用權分離，確保數據隱私安全的前提下，加速醫療數據在醫學院與醫院間流通，挖掘醫療健康數據的科學價值。接著，劉教授進一步分享了醫學數據協作網絡：隱私計算技術的應用場景案例，如基于隱私計算平臺的多方協作的疾病數據庫數據資源管理及其在醫學科研領域的實際成果和創新。最后，劉教授對醫學科研數據協作平臺未來的發展趨勢進行了展望，構建科研數據協作生態，實現科研數據協作一站式服務及數據全生命周期管理，提升醫療數據的共享和應用價值。

上海交通大學生命學院生物信息與生物統計系主任呂暉教授以《多組學多模態數據分析平臺》為題，首先強調了在生物醫學研究中構建多組學多模態數據分析平臺的必要性，總結了精準醫學數據的分析流程，并提出建設生物醫學數據深度挖掘分析平臺的基本原則，包括高效的數據整合、交互性和可視化功能，以促進不同數據類型的綜合分析。在技術和方法方面，呂教授介紹了在該平臺中應用的關鍵技術，如機器學習、深度學習可解釋性和大語言模型，以實現對多模態數據的準確解析。通過分享實際應用案例，如腫瘤多組學數據整合分析、罕見病輔助診斷系統、基于單細胞測序技術的腫瘤干細胞分析等，突顯了這一平臺在生物醫學研究中的實際價值，涵蓋了醫學影像學、基因組學、蛋白質組學等多個領域，為數據分析提供了跨學科的視角。

中山大學附屬第一醫院信息數據中心副主任龍思哲教授做了題為《基于通用數據模型CDM的科研數據治理與應用共享平臺建設》的報告。龍教授從醫院的角度，探討了以通用數據模型CDM為基礎的科研數據治理與應用共享平臺構建，重點闡述了科研數據治理，包括數據質量、隱私保護和合規性，強調CDM的標準化、互操作性和可擴展性，并以外科、內科為例介紹了CDM的建設思路、數據治理體系和數據質量保障，確?？蒲袛祿目尚判浴⒁恢滦院涂捎眯裕⒎窒砹嘶贑DM的科研數據應用共享平臺在促進研究合作、推動創新和加速科學發現方面取得的成果。

最后，論壇的圓桌對話活動由復旦大學智能醫學研究院常務副院長劉雷主持。圓桌對話邀請了復旦大學上海醫學院副院長、智能醫學研究院院長朱同玉、福建省立醫院黨委書記曹華、哈爾濱工業大學（深圳）特聘研究員湯步洲和上海市天華律師事務所合伙人姚海嵩，從醫學管理、醫聯體專病庫建設、信息技術和法律等角度，在健康醫療數據研究領域中的醫學數據治理與開放、數據共享標準、隱私脫敏與安全保護、技術壁壘、醫工交叉人才培養、科研成果轉化落地等問題分享了專業見解，共同為推動全球健康醫療數據研究貢獻了智慧與經驗。

2023 OHDSI CHINA國際論壇在滬的成功舉辦，不僅展示了健康醫療數據領域的最新成果，為中國在健康醫療大數據領域的發展提供了全球視野和前沿思路，也為加強國內外在醫學大數據領域的交流與合作，促進國內健康醫療數據治理和挖掘能力奠定了堅實基礎。