医渡云受邀出席WEB3.0时代医学科研合作与数据共享机制研讨会 - 海洋科研数据共享

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近日,作为庆祝武汉科技大学计算机科学与技术学院建院20周年系列学术活动之一的《WEB3.0 时代医学科研合作与数据共享机制》研讨会圆满召开。该研讨会由中国计算机学会(CCF)武汉会员中心、CCF YOCSEF 武汉和CCF YOCSEF深圳联合主办,武汉科技大学大数据科学与工程研究院与医渡科技旗下医渡云联合承办,众多医学领域和技术领域大咖云集,共同探讨多方安全计算、联邦学习、知识图谱等技术赋能下的医学科研合作机遇与挑战。

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本次会议由武汉科技大学计算机科学与技术学院教授、博导顾进广,医渡科技首席技术官、首席人工智能科学家闫峻和哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲担任主持,武汉科技大学校长倪红卫、华中科技大学教授田波和武汉大学教授、CCF武汉副主席吴黎兵出席并致开幕词。

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来自维多利亚大学王华教授分享了以“Healthchain: privacy preservation of electronic health records with blockchain”为主题的报告。

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数据要素已经成为重要的生产要素,大数据技术和人工智能的应用能够推动医院高质量发展。江苏省人民医院刘云院长分享了基于临床大数据开展研究的经验,她认为,数据质量是临床大数据研究的重要基础,技术发展是临床大数据研究的重要支撑,数据安全是临床大数据研究的重要关键,分布式网络是临床大数据研究的主要路径。多年来,该院早已将大数据技术和人工智能应用于临床中,包括知识图谱构建与人工智能辅助决策系统、慢病管理、医学图像分析等取得了突破性进展。

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OMAHA主席、树兰医疗集团总裁郑杰的分享聚焦在新生态下的健康信息标准化建设行业趋势,他认为信息标准的价值要体现在应用中,“被使用才会有价值”,而且需要得到行业共识,需要全行业的主动参与。应通过开放与共享推进标准化应用,激活数据价值,与此同时,数据安全是数据生态的底线与边界,个人隐私需要被妥善的保护。

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阿姆斯特丹自由大学人工智能系终身教授黄智生分享了“微宙行动”科研合作进展。黄智生教授表示,微宙行动的重要意义在于,其试图打开一种新的医学途径,即采用大数据科学与人工智能技术手段综合集成人体的巨型复杂系统的各类相关知识,对医疗手段进行模拟和多层因果分析,精细化、准确化、全面化地把握人体巨系统所带来的影响,从而为医疗手段提供更为全面的科学依据。

圆桌讨论:联邦模式科研合作与数据共享的挑战

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圆桌讨论环节中,在哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲的主持下,医渡科技首席技术官、首席人工智能科学家闫峻博士,医渡科技首席信息安全官关泰璐,阿姆斯特丹自由大学人工智能系终身教授黄智生,以及武汉大学中南医院循证与转化医学中心副主任靳英辉共同围绕“联邦模式科研合作与数据共享的挑战”展开充分讨论。

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哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲:Web3.0是否会促进不同医疗机构和团体在临床研究、药物研发等方面的科研合作?

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医渡科技首席技术官、首席人工智能科学家闫峻:

传统的web互联网模式相当于信息的单方面获取,Web2.0时代开始有了信息的交互,进入Web3.0时代,关注点聚焦如何使数据产生价值和有效利用。医疗健康领域是整个Web3.0大背景下很重要的一个分支和领域。

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从国家政策来看,近年来多项政策出台加快推动健康医疗大数据规范应用。可以看出,相关的制度、法律法规,以及相关的技术会越来越完备,越来越健全。多年来医渡科技投入大量的资源开展多方安全计算技术研究,尤其在医学研究场景中,该技术能足够保障数据的安全。从医疗机构的视角来看,因为数据具有敏感性,因此从技术和制度等很多方面要逐步完善,我们正在期待着一个从量变到质变的过程。

从实际应用视角来看,医渡科技与多家知名三甲医院合作,尤其是在血液肿瘤、眼科领域搭建国家临床医学研究中心平台,助力开展相关领域的多中心临床研究,能够去推动数据价值的释放和利用。

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哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲:在法律法规、政策能力方面,对于web3.0在医疗场景里面的一些应用有哪些值得关注?

医渡科技首席信息安全官关泰璐:

Web3.0有一个很重要的方向,就是弥补线上和线下之间的gap,尤其在真实世界的研究等诸多场景里发挥重要作用,但是这也会带来一些比如法律伦理等方面的影响,比如:主体责任及人格利益相关问题;对虚拟财产的监管过程中的“度”和财产权如何认定的问题,以及数据安全和隐私保护的问题。Web3.0时代到来,相关法律法规和整个伦理等方面还相对滞后,但是有一点是可以确定的,即无论是线上还是线下都没有法外之地。

数据安全的前提是做好网络安全和基础安全。数据安全是基础,数据合规共享是趋势,数据确权和权益分配是关键,数据价值交易是目标。全域数据流通需要数据安全的保障,数据价值交易的目标完全可以由技术来实现。演进路径大致分为三个层面:1、由数据安全保障,数据不出门,模型多跑路;2、多方安全计算关键;3、区块链交易平台负责记账和溯源。

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哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲:Web3.0目前适合哪些医药场景,哪些医疗场景可以考虑先行先试?

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阿姆斯特丹自由大学人工智能系终身教授黄智生:

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Web3.0时代,我们整个医学模式,包括医学科研合作、诊疗模式等都会起到很大的变化。我重点要强调通过Web3.0的手段进行临床决策支持这是非常重要的一件事情。在这个时代下,我们要鼓励医生能够快速从当前医学科学进展里获得最新的科技手段,来解决在诊疗过程中遇到的一系列问题。我们应该提供更精准、更有效的一种搜索手段来帮助医生获得这些科技资料,这是非常重要的。我是非常看好web3.0时代能够给整个诊疗模式带来一个很大的变化,这是我自己非常期待的,我也相信这种变化也会让我们受益。

哈尔滨工业大学(深圳)特聘研究员、博导汤步洲:循证医学的研究里面是否会遇到数据共享问题?在研究过程中遇到最棘手的情况是什么?

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武汉大学中南医院循证与转化医学中心副主任靳英辉:

临床实践指南的制定是我自己的一个研究方向,也就是说循证医学我们强调医生给患者的诊疗一定要基于科学研究证据,不能够仅仅依据专家的个人经验,为什么?因为专家的经验一定是有偏移的,存在个人的局限性,所以我们要收集最好的临床研究证据。

传统的临床研究,也就是说我们循证医学做指南所依据的临床研究,比如实验性研究、随机对照试验、非随机对照实验、观察性研究、队列研究、病例对照研究,这都是我们非常依赖的研究。

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在做临床研究中,如果没有数据合规共享,解决发病率相对少的疾病,只靠我们一个医院的数据,还是不能够说明问题。若想拿较少的数据来完善临床研究的知识图谱,依然还是有很多道路要走。我认为,现在医学研究对于大数据的依赖已经越来越强了,就是从大数据中获得结论一定是未来的方向。

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