理工學院成功舉辦醫學健康科學創新研討會
? ? ? ? 2018年12月12日，香港中文大學（深圳）理工學院主辦了醫學和健康科學創新研討會。
? ? ? ? 研討會聚集了來自深圳，香港，上海和美國斯坦福大學的學術界和業界的研究人員，討論了醫藥和健康科學的創新，生物科技領域的進步，現實世界的數據和證據，以及以患者為中心的醫療產品開發的進展。
? ? ? ? 會議中，香港中文大學（深圳）副校長羅智泉教授，協理副校長李學金教授，理工學院院長陳長汶教授，數據與運籌科學研究院共同院長戴建崗教授，斯坦福大學黎子良教授一同為香港中文大學（深圳）—斯坦福大學統計科學與跨學科應用中心揭幕。副校長羅智泉教授在開幕致辭中介紹了香港中文大學（深圳）的教學模式，師資力量，學術研究及學生事務等方面概況。他也邀請與會的教授及科研人員日后在統計科學與跨學科應用中心的科研方面加強交流。理工學院院長陳長汶教授詳細介紹了學院概況并期待日后與中心在學術，師資方面的交流。
? ? ? ? 羅智泉副校長，李學金協理副校長，陳長汶院長，戴建崗院長為香港中文大學(深圳)—斯坦福大學統計科學與跨學科應用中心揭幕。
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從左至右依次為：?陳長汶教授，李學金教授，黎子良教授，羅智泉教授，戴建崗教授
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由AI醫療應用驅動的分布式安全計算?
? ? ? ? 來自上海交通大學醫學機器人研究所生物醫學工程學院和人機智能研究中心主任的錢大宏教授主要從計算機深入學習的角度強調了人工智能在醫療領域的重要價值。他認為，醫療信息雖然幾經發展變革，但現如今不論是研究人員，還是醫院，醫療制藥產業都對醫療信息有著極大的需求。傳統的中心式數據管理模式存在著很多缺陷，如信息安全無法得到保障而帶來的隱私問題，數據分布式存放而導致的效率問題。
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錢大宏教授介紹人工智能在醫療領域的作用
? ? ? ? 為了建立一體化的醫療信息系統，錢教授提出了他的解決方案：并行分布式安全計算(Parallel Distributed Secure Computing)。從算法的角度，教授給同學們簡單講解了并行式算法以及機器學習的相關應用，內容極具啟發性。
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尋找新的內源性雌激素衍生物：珍寶的金礦
? ? ? ? 香港中文大學（深圳）理工學院副院長朱寶亭教授主要從生物學角度介紹了他在新型內源性雌激素衍生物上的研究成果，并稱該激素為人類的一筆寶藏。首先，朱教授介紹了雌激素在生理上的一系列重要作用，例如對于女性身體的修復功能，以及對于人體心血管系統的保衛功能。此后，朱教授又和同學們分享了他所在室驗室近年來的主要貢獻，包含內源性雌激素二聚物，神經保護型雌激素，雄性特有雌激素，孕期雌激素三醇等。
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朱寶亭教授介紹研究成果
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? ? ? ? 在講座的最后，多名教授就朱寶亭教授介紹的內容現場展開熱烈的提問和討論，學術氛圍非常濃厚。
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醫學中的大數據研究：機會與挑戰?
? ? ? ? ?來自香港中文大學生命科學院與環球醫學領袖培訓專修組的黃麗虹教授就當下大數據與醫療的結合介紹了幾點機遇與挑戰。
? ? ? ? ?黃教授首先談到了自己對于大數據的理解： 大數據的“大”并不僅指數量，還體現在數據來源、類型、多樣性等幾個方面。而醫療健康領域的八個大數據來源分別為：文本記錄、患者生成的健康數據、基因組、生理情況監控數據、公開數據、信用卡和消費數據、社交媒體數據和醫療影像數據。接下來，黃教授介紹了醫療大數據調查的機遇。醫療大數據可以在六種案例下得到很好的應用：高開銷病人、分診、失代償（預測和預防）、不良反應的治療方案和用藥、治療最優化（個性化）。大數據應用能夠在降低病人開銷的同時提高診斷結果的質量，譬如通過AI算法訓練閱讀X光片，可以避免醫生漏診早期病癥中不顯著的病灶以至于耽誤最佳治療時間。已有的成果表明AI在這個項目上的正確率可以達到90%以上，而普通醫生平均只有60%以上的正確率。
? ? ? ? ?目前，新興的數據健康產業引發了新一輪淘金熱。基因組醫療的未來則在于精準醫療，這需要包括遺傳信息、表型信息、衛生保健在內的多種數據作為支撐。她舉出了香港醫院管理局數據共享門戶(HADCL)作為實例。香港醫院管理局設有數據協作實驗室，致力于推動香港醫療創新；引入了香港健康管理云視覺，將香港特別行政區 GovCloud、public cloud和HA cloud聯動在了一起；另外還有處在試驗階段的數據編目。HADCL的長期目標是擴展數據、基礎架構和服務容量，擴展服務配置文件。臨床系統的病人護理服務也是一個關鍵的機遇，通過大數據調查，可以為民眾醫療的所有階段（預防、預約、治療、死亡等）提供更精準便利的服務。
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黃麗虹教授討論大數據與醫療結合的機遇與挑戰
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? ? ? ? ?同時，醫療大數據調查還面臨著許多挑戰。首先即如何保障私人數據，尤其是敏感數據的安全，因為不識別數據身份并不能保障匿名性。為此，香港制定了私人數據保障原則條例，以法律形式保護私人數據。其次，醫療數據沉沒也是需要面臨的一個問題。現收集到的數據中有80%是非結構化的，有著相差極大的存儲格式，因此利用效率低下。第三，醫學大數據生態系統包括四方利益相關者：患者、制藥公司、投資方（保險、政府）、提供方（醫院）。四方的利益都需要納入考量范圍。第四，HADCL平臺等的建立還需要大數據平臺的完善和許多團隊成員的加入，如數據科學家、認知和行為心理學家等。最后，黃教授展望了醫療大數據的未來。她認為會像互聯網一樣具有變革性，同時也會有許多對隱私的影響。患者、制藥公司、投資方、提供方會共贏，但也會受到一些小的負面影響。
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“自發熒光模式”技術：一種新的健康監測，診斷和康復效果評估策略
? ? ? ? 上海交通大學生物醫學工程學院和Med-X研究院的殷衛海教授介紹了團隊自主研發的“自發熒光模式技術：一個健康管理，診斷和康復評估的新戰略”。“自發熒光模式“ 是人體多個皮膚和指甲位置角蛋白自發熒光的強度、位置、不對稱性的總和，是用于無創、快速、便攜、經濟、準確評估人體健康狀態以及診斷疾病，評估健康效果和療效的一個顛覆性技術。同時，殷教授現場展示了團隊設計的幾代產品圖樣和在復旦附屬醫院臨床研究基地的科研結果，獲得了在場教授的一致好評和熱情互動。令人欣喜的是，自發熒光模式技術在不同病癥中的應用同時論證了中醫學的相關理論。熒光檢測產生變化的部位和中醫針灸相關穴位相當吻合。這可能預示著該技術的應用對中醫的發展會產生極為深遠對影響。最后，殷教授展示了自發熒光模式技術的社區應用基地，并激動的表達了未來在深圳香港建設臨床應用基地的期望。
? ? ? ? 在斯坦福大學的黎子良教授的主持下，來自華大基因的侯勇博士，清影科技的鄒昊博士和騰訊科技部的鄧月堂博士分享了他們對于生物技術、醫學影像和移動健康產業的見解，并進行了精彩的討論。
? ? ? ? 華大基因的侯勇博士探討了分子、細胞層面的精準醫學和宏觀層面的傳統的循證醫學的比較。他以自己在幾年中健康狀況的變化為例，展示了他的Trans-omics數據，即通過整合蛋白組學、基因組學、表觀組學等多組學的數據資源建構跨越多組學的生化調控網絡，讓人們可以方便地看到自身包括代謝在內的多方面健康狀況。
? ? ? ? 鄒昊博士分享的核心內容為人工智能與未來醫療人工智能。他對未來醫療的構想是人工智能醫院+互聯網醫院+全生命周期健康管理。其中，人工智能醫院是指將“AI輔助診斷系統”、“智能運管”等人工智能相關技術全面嵌入“醫療大數據中心”，進行分析運作；互聯網醫院是指通過互聯網實現在線網診、遠程會診等診斷方式，使好的醫療資源能夠共享；全生命周期健康管理平臺包括了疾病風險預測、慢病管理系統和智能健康管理版塊，將能在保險客戶健康中得到應用。
? ? ? ? 騰訊微信架構師鄧月堂博士在分享中提到互聯網和移動數據的基本挑戰。 近幾年，隨著技術發展，來自互聯網和移動端的數據量增速極快，發展為真正的大數據。在這樣的背景下，數據挖掘就顯得非常重要，同時也極富挑戰。他以微信搜索功能為例，提出Bias，即偏好是非常重要的潛在反饋。Bias分為Position bias和Presentation Bias，前者指用戶偏好查看排位在前面的內容，而不愛查看排位在后面的即便相關度更大的內容；后者指被強調展示的條目會更多被查看，因此即使相關度并不高，也會有很多點擊量。因此，不點擊不代表不相關。
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鄧月堂博士探討互聯網和移動數據的基本挑戰
? ? ? ? 在討論環節中，三位嘉賓與臺下的各位聽眾一起討論了許多問題：包括如何在個人的經濟狀況有較大差異的情況下實現人人醫療，在越來越多的人掌握了深度學習的情況下如何判斷自己的產品、軟件等是否是最好的等。各位嘉賓也認真發表了各自的見解。
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三位嘉賓與聽眾互動
? ? ? ? 殷衛海教授還提到希望與深圳市政府合作建立Big Health Institute (大健康機構)，幫助深圳大健康產業的發展。
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從實驗室到床邊和社區：轉化醫學和全球健康的最新進展?
? ? ? ? 斯坦福大學的黎子良教授在講座中介紹了精確醫學時代負擔得起的臨床試驗的適應性設計，數據科學和人工智能在醫療產品開發和衛生保健分析中的應用，在數據共享/信息交換中超越Celerate計劃，精確的心理健康和健康和真實世界的數據和證據。
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黎子良教授介紹轉化醫學和全球健康的最新進展
