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2017-09-23

康健医疗大数据生长的时机与挑战

9月21日，2017深圳国际BT首脑峰会和生物/生命康健工业展览会在深圳会展中心5楼梅花厅正式拉开帷幕，大会以“生长智慧大康健，打造工业新引擎”为主题，席卷两大主题演讲、两场高端对话、十二个专业论坛等重点运动，约请了多名中外科学院院士和天下着名生物企业CEO在内的近百位主要嘉宾，围绕生物科技、工业生长中的热门问题，开展学术交流、政策钻研和工业合作，加速生物资源、科技、工业、资源大融合、大生长。

第二场高端对话神州数码医疗科技股份有限公司总裁史文钊主持，中国科学院院士、第三天下科学院院士、上海交通大学教授贺林，美国医学信息学会主席道格拉斯·弗里斯玛（Douglas Fridsma），美国医学信息学院院士、美国梅奥医学中心生物医学信息学系主任刘宏芳，国家“千人妄想”首批特聘专家、北科生物董事长胡祥就“康健医疗大数据生长的时机与挑战”这一主题交流意见，围绕海内外生物医学大数据的生长趋势，配合钻研生物医学大数据工业生长中的共享和转化、数据清静、标准建设、社会伦理等热门问题，探讨加速生物医学大数据工业生长的政策步伐，为增进全球生物医学大数据工业生长搭建学术交流、工业合作、政策钻研等综合性平台。

以下为对话实录：

简介：对话围绕海内外生物医学大数据的生长趋势，配合钻研生物医学大数据工业生长中的共享和转化、数据清静、标准建设、社会伦理等热门问题，探讨加速生物医学大数据工业生长的政策步伐，为增进全球生物医学大数据工业生长搭建学术交流、工业合作、政策钻研等综合性平台。

主持人：北京协和医科大学八年制结业，我在国家精准医学项目有数病行列研究做一些管理事情，我在神州数码医疗科技股份有限公司担当副总裁，主管精准医学和大数据的营业。

主持人-弓孟春：尊重的大会主席，列位在场的嘉宾，首先很是谢谢这次大会提供这样的机会，让我们约请在国际和海内医学信息学领域很是有建树和生物信息学领域、新药研发等探索领域颇有建树的几位专家就康健医疗大数据生长的时机与挑战这个话题举行钻研。

上一场讨论很是精彩，我们也向上一场的嘉宾学习，首先很真挚的约请今天加入高层对话的几位嘉宾做一个自我先容。

贺林：中国科学院院士、第三天下科学院院士、上海交通大学教授。我最近几年做得较量多的是遗传咨询的事情，若是有什么值得探讨的我们等会儿聊。

道格拉斯·弗里斯玛：各人好，我的名字是道格拉斯·弗里斯玛（Douglas Fridsma），我是美国医学信息学会主席，我们代表来自我们美国信息学、医疗信息学专家、实践者，我自己是美国信息学院的主席，我照旧康健IT协调委员会的认真人，在美国也在一直的生长电子病例，之前是70%，现在90%的一生都在使用电子病例。

刘宏芳：各人好，我到美国学了盘算机，主要是盘算机在临床应用和科研，我自己把自己称为数据科学家，现在任美国梅奥医学中心生物医学信息学系主任。最主要的照旧想资助梅奥多年积累下来的数据用起来，开发、研究大数据方面和人工智能方面的运用，谢谢。

胡祥：各人好，我是胡祥，是深圳市北科生物科技有限公司首创人，国家“千人妄想”首批特聘专家，深圳北科生物主要致力于细胞治疗的临床转化，也包括现在的免疫治疗，各人都知道上个月尾里程碑批了基因修饰的靶向治疗，把淋巴细胞白血病抵达83%的完全缓解，是里程碑式的。深圳市北科生物科技有限公司是这方面全球的先行者，研发和临床转化方面。十几年走下来我们遇到太多的难题，这也是立异带来的，必需要面临的，我们作得太早，我们的看法、明确、政策规则、手艺都没有匹配，一起走过来，今天的北科生物和生物手艺公司和古板的制药公司爆发了很大的区别，是我们遇到许多难题和问题，新的细胞治疗、免疫治疗手艺滔滔而来的时间，我们希望把我们履历的难题和问题建设一个平台，举行个体化、有别于产品模式的手艺推广，为各人铺平蹊径，我们有一个平台战略，尤其是在中国全球最多生齿、最大需求的市场，若是我们能加速这些新的药照旧治疗手艺推广和提高效率的话，我们以为对整个工业的意义是重大的。

主持人-弓孟春：我们和深圳同仁之间在几个月前碰面的时间碰撞出的火花，我们应该约请什么样的国际海内专家来做钻研？在想的时间就以为现在是精准医学的时代、大数据的时代，我们有从遗传学顶尖的专家，也有代表国际上医学信息学顶尖的学术整体和专家，转化上也有很是有实力的代表，今天会组成很是精彩的对话。

康健医疗大数据是最近的网红词，随着国务院47号文件的出台，以及三大国家级康健医疗大数据公司的建设，康健医疗大数据受到政府、医院、科研机构和学术界越来越多的重视，今天我们从组学数据的天生收罗和剖析、临床系数据的整合包括未来大数据的应用等各个方面会睁开一些探讨。

首先切入我们设定好的议题，关于康健医疗大数据的界说和看法，我跟几位嘉宾探讨的时间，我们更愿意讲成我们小我私家的明确，讲到看法，书籍上各人都能查获得，我们更想听听专家们自己的明确和看法，很是幸运有请贺院士谈一下他自己对医疗康健大数据的明确。

贺林：谢谢约请，很兴奋和各人聊聊这个事。这个时间听到大数据不怎么新鲜了，各人已经谈许多，提及来容易做起来不那么容易，为什么这么说？大数据、大数据，言下之意就是把数据放在一块越来越多，多得称不下就往云里放，最后就酿成大。简朴说就是这样的寄义，怎样建设这个数据，怎样使用这个数据？这是两个必需搞清晰的看法。建这个数据，首先我就思量这样的问题，我平时喜欢把热的问题从冷的方面举行思索，咱们康健大数据清静时说的交通大数据、天气大数据确实有根天性的区别，区别在那里？一个是活的，一个是死的，这个区别就很是大了。咱们生命科学的内容各人仔细看一看，仔细想一想，全是孤岛型的，一个一个小岛屿，没有联系，历来没有谁制订过标准，没有哪一个权威机构组织各人做了这个事情，这么去思量的话，谈何容易？把这些数据都放在一起的时间，他是不是我们要的大数据？照旧一堆垃圾？这是值得深思的问题。

尚有这些数据究竟干嘛用？我们就是简朴的堆放在一起举行统计学剖析吗？着实那就错了，真正要这个数据的寄义是，我们希望把同类的，好比说相关的数据放在一起以后获得一个位点，相关网络的位点，不相关数据之间有什么关系呢？我的明确是形成一个相关性，我们真正想知道的是这批数据中能给我们带来什么新的看法、新的头脑、新的内容，我们想不到的一些新的事情。好比说我适才提到的交通也好，或是天气也好，以及康健也好，他们放在一起能够形成什么样的结论、效果出来。

平均温度提高两度会带来康健的什么问题？我们深圳市每年多了100辆、1000辆汽车的时间，癌症的爆发率又多了几多，这是我们要知道的一些内容，这些事情怎么去解决，我先打个问号，先放在这儿，各人先接着谈，等一下我再谈我的想法，谢谢。

道格拉斯·弗里斯玛：事实上一个很是经典大数据的界说，大数据首先要有量，要有很是强的流动性，同时要有真实性。我们的数据要是多种多样的，并且流速要很是快，关于我小我私家来说，我以为医疗康健大数据是我们谈到最大的挑战，量和流转的速率之快，对我小我私家来说，我以为康健行业谈大数据最难的一点是我们数据网络多种多样性，我们怎样把这些数据举行分类，什么样的语言形容这些数据，这些数据的准确性能真正帮我们展示出病人的状态。

每次我们谈到康健医疗方面的大数据，最大的生长和挑战不是量，也不是数据网络速率，最大的挑战是我们怎样将差别类型的数据能整合在一起，这样我们可以降低我们的数据种类性，同时包管数据的真实性。我以为这才是我们康健大数据领域面临最大的挑战，若是我们没有在康健医疗行业实现大数据的整合，之后像天气和交通行业就更做不到了，这些关于我们来说也是很是主要的，我很是赞成您适才的说法，我以为未来更主要的是能相识数据，相识数据是我们的第一步。

刘宏芳：医疗大数据我体会的网络端的重大性，医疗数据、临床医疗数据的网络方法是医生，现在仪器天生的数据，以前没有大数据集成的平台网络它，大数据现在生长我们才最先重视影像出来的数据，最主要的是数据的价值，大数据我们网络了，能用的部分在哪儿？必需和应用团结起来才可以体现大数据的力量。这是我的看法。

胡祥：首先我以为我们界说医疗康健大数据，大数据各人都熟悉，一个是数据的泉源、爆发源，适才也谈到，有医院爆发的数据。现在是种种组学的数据，爆发的要领和人的相关性更好，数据从质量来说，有更贴近于人，或是重复性更高、价值更大的，也有和我们相关性逐渐削弱的数据。未来我们希望更高效，大数据的特点是最低的本钱掘客出最高的价值，我们是可以分类的。

大数据爆发之以是这么关注，一个是数据爆发量大，另外是我们盘算能力的提高，我们有高效的盘算和算法的时间，开发种种算法时我们能更好的把数据的意义挖掘出来。医疗和康健首先应该围绕人体来说，这是最高效的，焦点照旧人，并且人是进化得很好、有纪律可循的系统。今天有更高效的工具、更高效的数据收罗手段和更高效的数据盘算和剖析能力、要领学的时间，我们把这块用好的话，我以为我们能给疾病治疗、康健管理、社会效率都带来已往我们做不到不可替换的价值。

主持人-弓孟春：谢谢位专家的看法。关于这个问题我去年年底在中国某个杂志上发了关于康健医疗大数据的综述，我写完以后，发明医疗康健大数据什么时间叫大数据？现有手艺没有步伐处置惩罚的时间就酿成了大数据，这是较量赞成的界说，今天也是从列位专家这儿学到许多内容。

下面进入下一个问题，我们严酷凭证之前设定的讨论议题，我们是想看一下西方国家，他们纷歧定比我们蓬勃几多，现在做了许多实验的国家有没有哪些履历我们可以借鉴？

刘宏芳：对康健医疗大数据的偏向，有许多国家级的项目，推进电子病例系统在美国普及性到了90%多，在各个医院里�Ｉ杏幸搅苹埂⒀芯炕�，像国家自然科学和NH有一些凭证大数据响应的数据投入。

我在梅奥有亲自的履历，梅奥原来是以病人为主，其时网络数据的目的是为病人提供最佳的治疗，怎么样提供资料，梅奥网络数据是古板，我们并不是网络临床的数据，尚有种种政策，以前是提取作用，把数据能拉出来，并没有真正用在大数据剖析上，2011年梅奥最先在大数据方面举行大宗的投资，我们网络了数据，网络数据的历程我们做了标准大厦，做种种各样的语言处置惩罚，我们并没有现适用起来，用在临床研究，用在决议历程中，尚有支持挖掘方面，2011年梅奥投资了一个大数据平台，主要的目的是要把海量数据贮存下来，有一个盘算平台能实时、即时的把爆发的数据用在临床决议上，我们投资了大宗的自然语言处置惩罚的平台。我们又最先加大各个偏向的数据平台开发者和研究者的投入，我们建设了一些康健IT，上次和海内同仁分享，由于3500人�Ｉ杏幸桓鲎龅媒狭慷嗟氖怯跋旃虐遄ㄒ档目捶ê褪忠�。

临床病学对大数据是较量倾轧的，我辛辛勤苦做的研究和网络的行列，花了那么多人力和财力，你跟我说网络数据就可以做我做的研究。厥后我们把大数据出来的，必需通过古板研究才华实现。

大数据必需应用起来，不是现在一两年就能看到效果的，是一种恒久的投入。网络的数据可以帮你做数据决议，也可以制作机械学习的系统，既可以是国家级的，也可以是各个医院，可以凭证你网络的数据做些决议性的转变。

我就分享到这儿。

胡祥：刚刚说到数据、数字化，美国一直都在引领，得天独厚，整个信息革命也是美国引领，IT系统的建设，美国的医疗也是做得较量好的，这就是数字源，关于整个医疗康健大数据来说历史都不长，已往的数据主要泉源于医院的信息系统，大数据是机械可读的，主要是影像学、实验室和一些其他的医院信息系统，接下来的生长会较量快，主要强调一些相关性较量强的数据，这些数据的应用我们已经看到了，虽然有限已经带来了很是大的价值。IBM的机械人可以迅速做出诊断，医生很难做到，CancerLin也是一样，FDA把300万种药物的副作用指标宣布以后，药厂可以更好的做开发，这些都是有很是大的价值，我以为这仅仅是个最先。

道格拉斯·弗里斯玛：梅奥确实做了很是好的关于大数据方面的一些探索，一百多年前梅奥一直做疾病治疗方面的事情，现在又乐成转型成为大数据方面的引领者我们的最终目的不是大数据自己，而是通过大数据来资助治疗疾病，由于每个数据、每个病人身上攫取的数据越来越多，我们诊治下一个病人的乐成率就越来越高。

电子病例，若是我们能把电子病例上的数据举行剖析，最终的目的是病人，我们需要整合数据资源，不但是病人的电子病例主要，数据的康健水平，以及各方各面的信息所有搜集起来，这些会成为未来诊治其他病人很好的凭证。我不知道现在的大数据是不是在云端和未来云的手艺团结起来，我想提醒各人云的基础是患者自己，我们的数据是帮我们验证我们的发明，提供更好的疾病治疗的要领。

主持人-弓孟春：我们很是想听一听贺院士和胡博士关于康健医疗大数据未来在中国生长的远景预期，特殊是怎样充分使用组学数据，现在海内在这方面的优势进一步推动中国康健医疗大数据的生长？

贺林：我简朴谈一下自己的想法，适才听了前面几位的讨论，我小我私家以为，他们强调的后端多了一些，偏多，前端没有这个问题，中国要面临这个问题，标准化的问题，谁来制订标准，怎么样制订标准化，比哪一步都主要，标准化步没在，生命科学不但是医学，生命基础科学研究，各个单位之间历来没有树立一个标准的工具，都是各做各的。我们拿一个简朴的例子，量血压，就是这么简朴的量法，用的血压剂差别，带出来的效果是纷歧样的，并且差别的情绪下，差别的情绪状态下得出的效果也是纷歧样的，这种情形下怎么思量问题，若是要的话谁敢要？

我们再说一个例子，中国的中医是不是医学？我们算不算我们需要的数据？若是中医也算在内里的话，怎么样去标准化中医的问题？我们看看舌苔、把切脉、针灸两下，能标准化吗？怎么标准化呢？这个事情非同小可，必需引起我们高度关注。我把这些数据加上前期条件大数据，或是泛大数据可能更准确一些，不然的话悟道很是大。

有的不是大数据，显着是小数据都以为小，他也说成大数据，都赶时髦。好比说为了这个会我专门查了一下例子，其中有一个例子谈到大数据扫除暴力伤医的案例。若干天前泛起一个例子，这个例子最后的效果，这边是缘故原由，好比说医生态度欠好，或是用药用错了，另外一边是例数，一共八十几例。小数据也谈不上，怎么酿成大数据了？我就不明确了。这些事情值得我们深思。

最终是要做解读的问题，这么大都据在这儿，怎么思量它、怎么解读它？数学家在这儿用数学的要领，统计学家用统计学的要领。我这块要用遗传咨询的要领，遗传咨询的包括内容就许多了，以是要系统化的睁开，尚有一个实例我再谈一下，好比说精神疾病也牵涉到大数据的问题，这些数据怎么网络？这个精神疾病有阴性和阳性，在统一小我私家身上体现，这次测是阴性，下次测是阳性，怎么统一化、标准化出来，这也是一个问题，我们要认真搞清晰以后再往下走可能更好一些。谢谢。

胡祥：我以为中国现在生齿多，既然是医疗康健大数据，照旧基于人的，这是人的优势，数据分成几大块，贺院士谈到标准化，标准化临床积累的这些工具需要标准化，每个医生了形貌纷歧样，我们怎么把这些要害词汇抓出来，做企业的想的是解决计划，这块我也是投资了一个公司，用标准统一的方法做病例的洗濯和语音、语义识别，这是医学专业人士判断获得的数据，也是有很是大的价值。做行列研究就会有一些基础。

未来主要的是组学的数据，这些数学测出来不管是基因组、卵白组、微生物组，读出来就是机械可以高效识别的，这个数据和人类康健相关性是很强的。

随着种种传感器和可衣着装备的应用，24小时一连收罗的数据也是很是有价值的，会围绕这些举行做，这些都是刚刚的最先，中国这么大的生齿、这么多了基数，这么多病人的情形下，若是把标准做好，要领学找到，高效的要领把资源集中起来，系统、高效的做，我们不会输给别人，并且算法和盘算能力在快速前进的时间，我们能把焦点数据高效的整理起来，用这个作为起点，用这些数据快速的训练人工智能，下一步抢的是AI、人工智能，在大康健医疗领域，人工智能才是未来的制高点，现在我们所做的，用数据，训练人工智能的条件是要有数据逊с法，人工智能一旦成熟以后，可能种种各样的可衣着装备，我们收罗的种种数据送上去以后会高许多，未来要围绕这方面举行思索。

主持人-弓孟春：各方都有自己的看法，中国有很强了测序能力，组学数据的天生天天都以很大的量在积累，国家也在结构临床数据的整合网络平台，未来希望能看到生物组学的数据和临床数据、表型数据能走在一起。

下面一个问题更有意思一些，各人都在讲大数据的应用有多好，关于它在应用上有什么样的远景和展望？我们特殊想从两个方面相识：一是从学术或是走得较量快的这些国家已经做的事情上能看到什么效果。二是药品药物的研发上，这是我们一直很是感兴趣的，以为大数据可能有所突破的点，想轻道格拉斯·弗里斯玛和胡博士划分做一些叙述。

道格拉斯·弗里斯玛：您提到大数据的应用是在什么地方，特殊是科学和手艺，每次都很是挣扎，和其他的国家也是一样的，希望把这个沙漏突破，我们提到数据的孤岛，我们希望能突破，在研究的历程中，这些数据也是研究者所拥有的，他们不肯意把数据拿出来分享，相信随着开放性科学一直的推动，同时有了越来越多的平台让人们果真他们的数据，最终能带来有用的数据池高效的数据、有价值的数据。好比说美国精准医疗行业，精准医学的发明，若是我们没有大数据是没有步伐做到精准医学的乐成，我们只有做完标准化，也只有相识数据的重大性，找到一些要领，将这些数据举行有用的整合才华带来精准医疗和精准医学。

就像您提到许多的组学，好比说卵白组学包括我们的遗传组学等，这些组学的数据怎样能够最终资助我们实现一直的网络，最终能获得有用的使用，相信以后在我们的科学和研究历程中，我们仍然在苦苦挣扎，希望能找到好的要领，将人们手中的数据孝顺出来举行分享，我相信我们现在已经最先突破数据孤岛和数据隔离，希望在以后有更多的合作，这样的话能让我们更好的相识，各人应该怎样从各个国家和相互学习的角度可以更好的使用这些数据抵达更好的应用。

胡祥：医疗康健大数据在中国的应用远景我是很是乐观的，基于几点：一是我们有全天下最多的生齿和病人，数据的爆发没有问题，医疗需求在那儿，数据源是很充分的。就像我们感受到移动互联在中国的生长，我们的阿里巴巴，我们的腾讯都已经生长起来，中国有这样的市场基础。

二是需求也是在那儿的，由于中国的医疗刷新，医疗公正性，尚有许多问题在中国是较量突出的。要解决这些问题，除了机制体制，很主要的是要靠科学手艺，这些更先进的工具和手艺来解决这些需求。需求也是很迫切的，这块我也是寄予厚望。

三是手艺解决计划，有什么样的手艺，而在算法和人工智能方面，现实上引领全天下的就是中美，占了泰半壁的山河，语音识别、人脸识别等种种算法和人工智能手艺，这些是焦点和要害，在这些专利和投入、生长上，中美是引领全天下的，险些是一半一半各领千秋的。

基于市场、基于手艺自己和基于未来的迫切性，我对中国的远景是很是看好的。

贺林：我谈两个实例：最近提出一个妄想，单靶基因组妄想，英国有十万基因组妄想，美国有百万基因组妄想，这些都太泛，不是那么准确，是带有回首性的举行剖析。单靶标一最先定死，人类有一万多种遗传疾病，其中六、七千种是单基因的，尚有多基因的，多基因和单基因都适合，针对一种疾病，好比说程序四联症的疾病，找出2000例出来，全基因组测序，跑不掉，和做全基因组关联剖析的时间一样，会得出最合理的，比十万人、百万人妄想要合理得多。

人工智能我们在做，我们做的人工智能、遗传咨询，帮着遗传咨询起到助手的作用，用简朴的话，Alpha Go也有它的名字，我们是I艾（音）机械人，他可以一直学习，一直把大数据的内容整合举行举行剖析，给遗传咨询师举行资助，这个效果很是好。

主持人-弓孟春：贺院士许多研究偏向在这里天生。

凭证列位都已经重复提到现在在大数据生长偏向上的手艺上面临的难题，今天我们有幸有两位在医学信息学方面全球顶尖的专家，我们希望他们两位能各自谈谈在手艺上的挑战。

接下来约请两位专家和我们探讨一下医疗康健大数据方面的挑战。

道格拉斯·弗里斯玛：我们做了大宗的实验，我们确实遇到了许多的挑战，我谈三个大数据方面的挑战。我以为标准化和数据的整合性，特殊是来自于差别的临床、差别实验的手艺整合是很是禁止易的，我们最终才华抵达数据的一致性，到谁人时间才华实现对数据有用的使用。我们谈到的不但是地区性的标准，国际标准也是很主要的。若是我们能作为科学和康健相关的行业，我们建设起国际性的标准，能为我们带来更多的机会，让我们真正的、更好的使用康健大数据。

第二个挑战我想提到的是我们必需要确保我们有很是准确的流程和洽的流程，能包管数据的准确性，有许多时间研究都在探讨主顾的装备反响，好比诵源相识他们的脉搏和心率的转变，有些时间这些数据是准确，有些时间并非云云，若是数据的质量较量低，最终的结论一定不会好到什么地方，这些数据能客观反应相关的症状。

第三个挑战，我们能很是乐成的让大数据成为我们医疗康健研究的部分，我们必需要培训研究员和医疗康健的从业者和医生，让他们接纳与众差别的要领，来接纳新的态度来交付医疗服务。

人们在这样的医疗情形中可以真正借力医学手艺一直提高他们的医学服务水平，给了大数据就给他们医学的学生，这个学生不相识心内科，是不可很好的使用工具，有了工具没有知识也是没步伐的。我们不但要给医生数据，同时我们还要教他们怎样能够去消化这些数据，让他们能真正相识怎样能够成为这些数据好的使用者。

刘宏芳：道格拉斯·弗里斯玛已经把我想说的都说了。中国并没有落伍几多，美国在用数据方面也在探索。

统计偏向我不是太相识海内的生长，我以为专业职员的培训美国也是在探索，和传一切计的要领是纷歧样的，和古板盘算机的要领也是纷歧样的，由于他是跨学科的要领研究。海内有很大机会建设统一平台和标准化，既然我们能造高铁，我们也可以造医疗上高铁的基建。数据有了，可是隐私也得注重。

数据应该是团队合作，我们现在强调一个理念，提供应基础研究职员和临床研究职员。

主持人-弓孟春：刘先生已经讲到我们下一个话题，我们想请列位在最后对我们怎样使用中国体制了优势完成我们在康健医疗大数据的跨越式生长提一点想法，道格拉斯·弗里斯玛纷歧定对我们的体制有一些明确，可以对医疗康健大数据做一些解读。

贺林：增补一个小的事情，上海交大研究院的情形，确实这些年希望不错，我的一个博士生结业以后去了加州理工，他做了天下上最小的DNA机械人，这是我们极为感兴趣的专长。

中国没有用几多的时间跨到天下老二的位置，经济上跨到老二的位置，确确实实多亏了体制的缘故原由，已往西方不明确，现在不管怎么说，效果说明一切，应该明确了，这样的体制下能做出乐成的事情。现在焦点的，大数据的指挥家们、管理层们还没有深深的熟悉到他们的要害点在那里，还没有有的放矢，这个药若是能下准的话，我相信不要几多年，中国在这个领域会完全起到引领作用，谢谢各人。

道格拉斯·弗里斯玛：你讲得对，我对中国执律例则、大情形缺乏相识，我举一个例子，我们中国有哪些原则和实践，我们需要这样的体制，若是这个体制我们历来都没有使用过，这个体制就不需要举行转变，现在要使用大数据的系统，就需要对这个系统举行周全的刷新，我们的系统、我们执律例则的系统应该是无邪的，能允许我们在政策空间上举行更改，同时我们不希望我们的执律例则系统是固化的、僵硬的。

我们能很容易的通过我们的执律例则，让人们去做准确的事情，若是我们有了好的数据，通过这样的无邪体制，我们就能爆发出极大的影响力。

我们现在解决的问题跟建大楼是纷歧样的，就好象是妄想都会一样，以是妄想都会和建大楼之间的区别在什么？不但是要手艺上，同时更主要的是要打造这样的情形，在这样的大情形里人们可以创立发明新的工具，找到新的时机，现在我们的政府除了给我们打造蹊径交通、大的基础设施之外，他们还需要去打造这样的气氛，让别人也能加入这个系统让一起去立异。以是我们的框架应该是无邪的，并且政府应该去激励所有的加入者都去勇敢追求他们想要的工具。

刘宏芳：我想说一下，各人可能不知道，我们说梅奥是共产主义，谁人体制下他们制作了天下排名第一的医院，我以为中国也可以。由于中国的生长基本上是以人为本，我以为大数据的生长也是要以人为本，怎么样能够资助通俗老黎民向分诊、导诊、种种各样的数据网络平台，我以为海内很有生长远景，有大宗的人才，工业界很是重视，有投入，政府也很是重视。它有一个优点，别人走的弯路你可能不需要走了，一个弯路是网络数据要全方位网络，收的时间没有看到哪方面可以用，你用的时间若是你没有收，你再去收这些数据就是很是痛苦的事情。

胡祥：我以为这一轮中国的优势和体制机制的优势是是很是显着的，我们有重大的市场，又有很好的机制，又有高效决议的系统，组织这样的大项目往往要快速决议、整合资源一起来做，我小我私家是很是乐观的。我们这轮的定位不是要跟在别人屁股后面跑，我们这轮定位的就是要做引领，不管从国家照旧企业来说我们都要这样思索问题，把自己放在这个位置才会有前瞻式的思索，才会整合种种资源，不是中美之间的竞争啊，医疗康健是全人类的事情，不管谁做得好，都是造福人类的事情。

我给各人举个例子，我在纽约和儿基会讨论深圳是不是能引领性的把天下康健论坛永世性的会址放在深圳，医学康健引领新一轮的革命，若是有高效的交流平台，全球的科学家、企业家、投资家、政治家掌握决议权的人都能在这个平台上对话效率会很是高，也会受到整个社会和工业科学界的接待，我们准备引领这个事情，建议这个事情。我和团结国各个机构讨论的时间，耶鲁大学是全球150多所康健高校的轮值主席，他已经全力以赴和我们签协议做这个事情，团结国的许多部分和我们签了协议做这个事情，我提到请做主旨讲话人，比尔·盖茨在艾滋病的预防，在非洲做了许多孝顺和事情，我建议请盖茨做主旨讲话的时间，你知道团结国的人和耶鲁大学的人众口一词的阻挡我，他说最应该请的是马云，作为企业界和公益界的代表，中国企业的国际影响力也在上升，当我们以为微软的盖茨很好的时间，现实上美国引领性的人已经以为中国的企业家已经在引领科学的生长，引领社会的前进，以是我们要有这样的头脑。

第二，我举个例子，每小我私家、每个企业在这内里都是有机会的，不是只有古板的大药厂有机会，不是只有IT巨头有机会做这个事情，这是新一轮的革命，工具已经云云先进又是全新的领域，每个企业都有可能成为下一个谷歌和阿里。

深圳市北科生物科技有限公司是以平台的头脑做这个事情，生物治疗成为未来已来，成为医学最主要的方法，接下来最主要的方法，用人体自身的修复能力。上个世纪我们学会化学合成有了许多的化学药。我们有了组学知识，会以细胞治疗、基因治疗为主要的方法，这个来临的时间，我们会发明每小我私家都应该把自己最年轻的细胞存起来，我们提供这样的服务，为每小我私家存细胞。存细胞若是简朴的凭证古板的头脑做，把几十毫升血给我，我把细胞疏散出来存储起来，这就是古板的商业。若是能把组学的数据检测，我们拿到这些数据是不是很是有价值的？我不会测基因组，基因测序许多人做了，并且本钱下降很是快，今天100美金，明年可能100人民币。

我和德国的合作，各人给我100毫升血，我可以提前好几年把肠癌脱离，我们拿到数据给每小我私家手机上装上应用，形成很好的关联，可以做康健管理就有很好的起点，有了这样的数据可以训练人工智能，凭证非古板的要领思索是完全纷歧样的，若是用平台头脑在中国全天下最大的生齿、最大的市场上，把最高效的，不管是淘宝的系统照旧团结实体我们提出区域制备中心国家网络，为个体化细胞治疗的实体，后面的平台团结在一起会使全球的研发酿成中国的研发，这就是我们体制机制的优势，相信中国企业在新一轮里会像互联网企业、会像移动互联网公司一样有机会在这个领域引领全天下，谢谢。

主持人-弓孟春：很是谢谢几位精彩的讲话，前两天在朋侪圈我写出“扎实做好国际事情，勇于引领国际潮流”，正好契合大会的场景。

很是谢谢几位嘉宾，几位嘉宾提到手艺上面临的难题，和大会主理方协商的时间，我们不但组织这次高层对话，也在下昼组织了一场手艺论坛，下昼接着举行讨论，再次谢谢到会的列位来宾，祝愿各人午餐愉快，下昼再见。

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