一、会议简介

全国第一届数字化背景下医疗健康创新实践研讨会由中国人民大学应用经济学院主办，珠海科技学院承办，邀请国内高等学校、医疗机构、服务企业和研究部门相关人员，围绕数字技术赋能医疗健康，针对我国医疗健康产业的发展现状以及数字技术的不同应用场景等，探讨医疗健康数字化发展趋势和应用，旨在推动我国医疗健康产业的数字化发展。

会议主题：数字化背景下医疗健康创新实践发展研讨会

二、会议组织

会议荣誉主席：

郑新业 中国人民大学应用经济学院院长

黄 隽 中国人民大学应用经济学院副院长

林 晨 中国人民大学应用经济学院党委副书记

中国人民大学科研处副处长（主持工作）

赵成国 珠海科技学院科研处处长

会议主席：

梁艳春 珠海科技学院计算机学院院长

潘 伟 中国人民大学应用经济学院教授

主办单位：中国人民大学应用经济学院

承办单位：珠海科技学院

三、会议信息

会议时间：2021年10月17日9:00-16:00

线下会议地点：珠海科技学院第一教学楼B108学术报告厅

线上参会方式：腾讯会议（会议号193 924 934）

四、联系方式

潘伟（18610776039；mrpanwei2000@163.com）

会议议程

时间		内容	主讲嘉宾
9:00-10:00		主持人：中国人民大学应用经济学院潘伟
上 午	9:00-9:20	领导致辞	珠海科技学院李俊江副校长
			中国人民大学应用经济学院相关领导
	9:20-9:50	谈疫情预测与疫情评估	汪寿阳
	9:50-10:00	茶 歇
	10:00-12:00	主持人：珠海科技学院计算机学院梁艳春
	10:00-10:30	区块链技术在医疗健康行业数字化转型中的应用	李仲飞
	10:30-11:00	生物医学大数据智能分析与应用	王建新
	11:00-11:30	生物医学认知图谱构建与应用	管仁初
	11:30-12:00	大数据在公共卫生中的前沿应用	吕欣
午 餐
下午	13:30-16:00	主持人：中国人民大学应用经济学院潘伟
	13:30-14:00	数据驱动的医院运营管理和住院大数据分析	谢小磊
	14:00-14:30	在线健康数据融合驱动的医患交互行为分析、决策与创新	刘汕
	14:30-15:00	How online health community participation affects physicians’ performance in hospitals ?	邓朝华
	15:00-16:00	会 议 研 讨

嘉宾简介

汪寿阳

发展中国家科学院院士、国际系统与控制科学院院士、中国科学院杰出研究员、教育部长江学者奖励计划特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。中国科学院预测科学研究中心主任，以及12种欧美学术期刊的主编、执行主编、副主编和编委。

汪寿阳曾任/兼任国家自然科学基金委员会管理科学部常务副主任、中国科学院数学与系统科学研究院党委书记和副院长、中国科学院大学经济与管理学院院长、中国系统工程学会理事长、国际知识与系统科学学会理事长、国际全局优化学会副理事长、国际金融风险管理协会副会长、国际预测者协会执行理事、亚太工业工程与管理协会执行理事、国家杰出青年基金评审委员会委员、国务院学位委员会学科评议组成员、国家发展和改革委员会等政府部门多个专家委员会成员等。

汪寿阳在决策分析、供应链管理、风险管理、经济分析与预测、疫情预测与政策分析等领域做出了一批得到国际同行高度好评和政府有关决策部门高度重视的研究工作。出版学术专著42部（包括在欧美出版英文专著21部），在Science正刊、多个Science子刊、Nature正刊、多个Nature子刊、Journal of Econometrics、Journal of Economic Theory等国际重要期刊上发表论文420余篇，其中SCI/SSCI收录400余篇，SCI/SSCI引用愈14000余篇次；向中央和国家有关部委提交政策研究报告320余篇（其中160余篇得到总书记等国家领导人的重要批示），不少政策建议被政府所采纳，成为政府的经济政策和产业政策。部分研究成果获得省部委科技进步奖一等奖6次、二等奖11次、三等奖5次，还获得Scott Award奖等5项重要国际奖项，也先后获得“中国科学院优秀共产党员”、“中国科学院先进工作者”和“全国先进科技工作者”称号等。

汪寿阳在人才培养方面也成绩突出，他指导的研究生和博士后中有4人获得全国优秀博士学位论文奖、4人获得全国优秀博士学位论文提名奖，11人获得中国科学院优秀博士学位论文奖，6人获得国家杰出青年科学基金，5人入选教育部长江学者特聘教授，6人入选中组部高端人才计划，他本人也多次被国务院学位委员会和教育部联合授予“全国优秀博士学位论文指导教师” 称号和被中国科学院授予“中国科学院优秀研究生导师”称号。

报告摘要：新冠疫情作为全球重特大突发公共卫生事件，其影响已经遍及到生活方方面面。对于疫情合理且有效的模型预测和评估，是非常重要的研究问题。此次报告将回顾传统疫情预测方法，并展示基于计量模型的预测结果和分析。

李仲飞

南方科技大学商学院金融系讲席教授。曾任中山大学管理学院执行院长、创业学院院长、社科处处长。现兼任国务院学位委员会学科评议组成员、国家社会科学基金学科评审组专家，中国系统工程学会副理事长，中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长及其量化金融与保险分会理事长，中国管理科学与工程学会常务理事及其金融计量与风险管理分会副理事长，《中国管理科学》《系统工程理论与实践》《系统工程学报》《管理工程学报》《管理评论》《International Journal of Financial Engineering》《Numerical Algebra, Control and Optimization》等十多个期刊的领域主编、副主编或编委。

李仲飞的研究领域包括金融科技与数字金融、金融市场与投资、金融工程与风险管理、金融经济学、保险与精算。在这些领域，他主持了国家自然科学基金重大项目课题、创新群体项目、重点项目、杰青项目、与香港研究资助局联合科研基金项目等科研项目，参加了国家“973计划”、国家社科基金重大项目（子课题负责人）等项目。在《科学出版社》等出版学术专著6部，在国内外权威学术期刊发表论文200余篇。他曾获教育部CJ学者特聘教授、国家杰青、全国模范教师、国务院政府特殊津贴专家、全国百篇优秀博士学位论文、新中国成立70周年观礼嘉宾等殊荣，作为第一获奖人曾获教育部人文社会科学研究优秀成果二等奖一项、广东省哲学社会科学优秀成果一等奖两项，入选教育部新世纪优秀人才支持计划、Elsevier中国高被引学者榜单等。

报告摘要：互联网的发展促进了医疗健康行业的数字化转型，医疗数据规模呈几何式增长。区块链技术的发展和普及为处理医疗健康行业数据激增提供新的工具与方法。当前，医疗健康行业数字化转型中面临的主要问题在于医疗机构间信息相互孤立、患者敏感信息隐私保护、医患信任、药品和高值耗材防伪溯源困难。区块链具有去中心化、防篡改、高度可扩展等特点，在信息传输与存储、信任机制和底层算法层面具有较大优势。区块链+医疗数字化转型具有良好的发展前景。理论层面，基于区块链技术的医疗健康运营管理，整合健康大数据，能够进一步提出有效的数据管理、数据纠偏及健康评估的方法。应用层面，区块链技术与医疗数据结合，可构建区块链药品追踪平台，建立高效的健康信息系统，优化医疗健康保险的索赔流程。数字化转型可打破医疗信息垄断，区块链技术又可大幅节约医疗成本，两者将共同提高公共卫生医疗安全与医疗质量保障，有效解决传统医疗健康行业中的数字屏障问题。

王建新

中南大学计算机学院院长、教授、博士生导师，医疗大数据应用技术国家工程实验室副主任，国务院政府特殊津贴获得者、ACM Sigbio China主席、中国计算机学会生物信息学专业委员会主任委员。国家973计划前期研究专项项目“信息处理算法及物理实现”首席科学家。从事生物信息学、计算机优化算法、网络优化理论等相关的研究工作。近5年来，主持国家自然科学基金重点项目、国家973等科研课题10余项，获授权发明专利15项，在Nature Communication、Genome Research、Bioinformatics、TON、TCOM、TCBB、JCSS、Algorithmica、ISMB等刊物和国际会议上发表论文200多篇，出版专著3部，获得省部级科技奖励4项。

报告摘要：随着生物分析和计算技术的快速发展以及医疗信息化水平的不断提高, 生物医学领域产生了大量的数据，促进了生物医学大数据的形成，也使得生物医学的研究由原来的假设驱动向数据驱动的方式进行转变。生物医学大数据蕴含了极其丰富的信息和知识，是关乎国家持续发展、人类生存与健康的重要战略资源。然而，生物医学数据具有明显的高维、海量以及多源异类异构的特点，传统的分析方法已经难以适应生物医学大数据分析的需求，这使得生物医学大数据的分析与应用成为了当前国内外一个极具挑战性的问题。以深度学习为代表的人工智能技术的兴起给生物医学大数据的分析应用带来了新的曙光，成为了感知生物医学大数据跃动的脉搏，洞悉和发掘生物医学大数据神秘丰富的内在世界的重要手段和工具。我们将在分析生物医学大数据的主要来源以及相关特点的基础上，与大家分享交流目前人工智能技术在电子健康档案、医学影像数据以及生物组学数据的分析应用等方面的相关研究工作和挑战，并就生物医学人工智能应用中存在的主要问题进行简要地分析和探讨。

管仁初

吉林大学计算机科学与技术学院，教授，博士生导师。以第一作者或通讯作者身份在国际知名期刊和会议发表学术论文28篇，其中包括：Nature Communications 亮点论文（Editors’ Highlighting Paper）1篇, IEEE TKDE 2篇, IEEE TGRS 2篇，ESI 高被引论文1篇。主持国家自然科学基金项目3项，省部级重点项目1项，中国博士后基金面上项目与特别资助各1项。获得2014年教育部自然科学二等奖、2018年吉林省科技进步二等奖和2013年中国商业联合会科学技术一等奖各1项。2018年吉林大学优秀青年教师培养计划（精英培养阶段），全校50人。

报告摘要：生物医学大数据中蕴含着各种各样的复杂关系和知识，如何从海量多模态数据中高效准确地抽取关系与发现知识是亟待解决的技术难题。面向单细胞RNAs-seq数据和生物医学科技文献数据，结合深度学习和迁移学习方法，我们发现了有趣的领域知识并构建了认知图谱，提供知识服务。相关成果及应用平台得到了国内外同行一定的认可。同时，我们期望能够与大家广泛交流，深入探索多尺度复杂关系抽取方法，发现更多生物医学知识。

吕欣

国防科技大学系统工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为大数据挖掘、复杂网络、应急管理、人类行为动力学等。通过将大数据技术应用于灾害条件下大规模人类行为规律挖掘和模式提取，其研究促进了自然灾害救援方式的转变，在海地地震与霍乱疫情、日本3·11大地震与海啸、孟加拉Mahasen台风、西非国家埃博拉疫情、中国登革热疫情、尼泊尔地震与洪水、新冠肺炎疫情等多个国内外重大灾害事件的应急救援中得到广泛应用。其技术被MIT Technology Review列为 “全球十大突破性技术”，研究成果发表在Nature、Physic Reports、National Science Review、Nature Microbiology、Nature Communications、PLOS Medicine、Global Environmental Change、PNAS等顶级期刊上，得到解放军报（2017, 2020）、科技日报（2020）、MIT（2013，2014）、BBC（2011，2014，2015，2020）、纽约时报（2011，2020）、Science Daily (2017, 2019, 2020)、UNOCHA等科研机构、国际媒体、联合国组织的高度评价。获世界移动大会最佳应用奖（GLOMO Award），湖南省高等教育教学成果特等奖，教育部科技进步二等奖，中国仿真学会自然科学一等奖，军队科技进步二等奖。

报告摘要: 本报告将结合吕欣教授在流行病学建模、难接触人群抽样、新冠肺炎疫情应对等领域的长期研究工作，重点介绍如何将移动大数据、网络大数据、统计推断算法等应用于解决公共卫生中的实际问题，包括：1）建立基于人口流动信息的流行病传播风险评估及预测模型；2）分析网络舆情及对公众防护行为进行推断；3）采用社交网络对特殊人群开展统计调查并估计。

谢小磊

清华大学工业工程系长聘副教授，博导，医院管理研究院医疗数据标准化研究中心副主任。聚焦智慧医疗背景下的服务和运营理论框架构建和应用研究。共发表国际学术论文30余篇，部分工作被IEEE,IISE相关学术组织选为亮点成果报道和年度最佳论文。现担任IEEE Trans.等四个国际期刊副编，并任国家卫健委和国家医保局两个相关工作组成员。

报告摘要: In this talk, I will start by introducing the basic features of the Chinese healthcare system with the goal of identifying the focus and perspectives of the systems studies and implementation toward future smart care delivery. I will present a few real-world research projects in the area of hospital operations management and discuss models, methods and implementations. I will introduce a prospective payment model to be adoptly nationwide in China and possible systems integration will be discussed.

刘汕

现任西安交通大学管理学院教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者。主要从事大数据分析与商务智能、健康信息管理、信息系统风险管理、平台经济等方面的研究，尤其在医疗健康大数据、商业大数据等进行深入探索，擅长通过因果推断、自然语言处理、机器学习等方法研究解决医疗健康等社会领域的重要问题。

报告摘要: 随着医疗健康大数据的急剧扩增和居民个性化需求的不断增强，以“疾病为中心”的健康服务模式正逐步向“以患者为中心”的个性化健康服务模式转变，传统模式已经不适应当前的个性化和多样化价值需要，造成了医患关系紧张和价值分离。以数据融合、行为分析、管理决策为主线，基于用户评论、服务互动等线上医疗健康服务、线下诊疗、医疗环境等多源融合数据，建立了基于线上线下融合的医疗健康数据平台。继而从医患交互和服务流程视角分析了患者的推荐、咨询、就诊行为决策及其价值创造，以及医生在线服务、活动、言语行为等对医患关系的影响，揭示了医患交互行为规律和价值共创机理，最后提出了医疗健康服务价值的提升策略和决策系统。

邓朝华

华中科技大学管理学院教授、博士生导师。主要从事互联网医疗医患行为、医疗健康大数据分析、智能互联环境下服务模式创新等研究。

报告摘要：There have been heated ongoing debates about the pros and cons of the online channel to traditional services in hospitals. We examine the digital channel’s effect on healthcare from the trust-transfer and medical service continuity perspectives by focusing on key indicators of performance: outpatient visits, operational efficiency, resource utilization efficiency, patient loyalty, and satisfaction and analyzing 250,344 physician–patient interactions from an online health community (OHC) and a well-known hospital in China over the period from January 2010 to December 2018 through three studies. Our work offers managerial insights on performance improvement by adopting a multi-channel strategy in the emerging era of “Internet plus healthcare.”