随着“健康中国2030”战略深入推进和新一代人工智能规划智慧医疗列为重要应用，人民健康已经成为民族昌盛和国家富强的重要标志。后疫情时代，如何将新一代信息技术与医疗健康深度融合，解决医改痛点问题；如何通过可穿戴设备、家庭智能终端、服务机器人，实现患与医、医疗机构、医疗设备的实时互动；如何建立均衡资源、全民覆盖、主动服务的诊前、诊中、诊后的全就医闭环流程；如何构建多目标、多维度、全流程、全人群的实时监控与智能量化管理，逐步推进疾病预防、病情诊疗、健康管理的有效分流。论坛围绕“智慧链接医疗、数据赋能健康”的理论、方法和实践核心内容，邀请来自学术和企业界的专家学者展开深入研讨。

邢春晓

清华大学 教授

博士，教授博导，清华大学信息技术研究院和互联网产业研究院副院长，中国计算机学会信息系统专委会副主任、数据库、软件工程和大数据专委委员，中关村区块链产业联盟副理事长，中国电子学会区块链分会副会长，IEEE和ACM高级会员。研究领域：计算机软件与理论，数据库和数据仓库、大数据管理和分析，知识工程和软件工程、区块链与数字经济、智慧城市(文化和医疗健康)等领域。发表论文350余篇，其中SCI40余篇、EI150余篇，发明专利40项。

董家鸿

清华大学临床医学院 院长

工程院院士、现任清华大学临床医学院院长、清华大学精准医学研究院院长、清华大学附属北京清华长庚医院执行院长，中国医师协会智慧医疗专委会主任。国际著名肝胆外科和肝脏移植专家，长期致力于现代肝胆外科理论和技术的研究。国际上首次提出“精准外科”新理念，创立了精准肝胆外科范式，确立了病灶清除、脏器保护、损伤控制三要素并重的系统化干预策略，构建了以可视化、可量化和可控化为特征的关键外科技术系列，破解了肝胆外科手术中定位、定量、定构和精控的难题，提升了肝脏肿瘤、胆道肿瘤、肝胆管结石症、肝内胆管扩张症、终末期肝胆病等复杂肝胆病的外科治疗效果。以第一作者或通讯作者发表SCI论文87篇，主持制订11部行业指南。主编出版专著5部。

张勇

清华大学信息国研中心 副研究员，CCF信息系统专委委员

讲者简介：张勇，清华大学信息国研中心副研究员，清华大学计算机系学士、硕士和博士，剑桥大学博士后，中国计算机学会办公自动化专委会委员，计算机学会高级会员，IEEE和ACM会员。研究方向为数据管理，包括AI4DB、高效数据查询和多源数据融合等。主持及参与了自然基金、铁道部基金等纵向项目以及横向合作项目。在国内外顶级期刊和会议，包括TKDE、VLDB Journal、IPM、WWWJ、VLDB、ICDE、ACL、IJCAI、EMNLP等发表论文160余篇，获得发明专利21项。

报告题目：面向真实世界研究的数据探索

报告摘要：相比于检验疗效的“金标准”随机对照试验，真实世界研究具有研究对象覆盖面广、更能反映临床实际问题的优势。但是由于临床数据具有量大、结构复杂多样、个体差异大等特点，在对这些数据进行探索以发现有意义的数据集的过程中，医生往往要重复进行大量繁琐的数据过滤、格式转换和可视化的工作，从而大大限制了真实世界研究的效率。本报告将从真实世界研究的需求出发，探究临床数据探索的关键技术，讨论符合医生认知习惯的数据探索的流程和可视化的形式，并以膝骨关节炎为例介绍一个数据探索平台并进行演示。

张铭

北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系 教授

讲者简介：张铭，北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系教授，博士生导师，ACM/IEEE CC2020计算机学科规范执委。自1984年考入北京大学，分别获得学士、硕士和博士学位。研究方向为机器学习、文本挖掘等。合作发表科研学术论文200多篇，Google学术上的论文他引11200多篇次，H因子40。获得机器学习领域最好的会议ICML2014最佳论文奖。

报告题目：电子医疗病历的表示学习及临床终点预测

报告摘要：病历的表示学习模型是多种临床结果的预测任务的基础模块。本报告提出的异质时序事件的基础数据框架，完整地保留了电子病历数据中多类型事件的时序交互信息。基于异质时序事件框架，我们差异化地对待异质长序列上短期共现和长期时序关系，形成自适应的层次化注意力网络，进而从局部事件聚合和不规则序列的事件两个方面进行优化。相关模型在多个公开临床结果预测任务上取得了较大的效果提升，而且具有一定的可解释性，可以提供总结和判断，辅助医生诊疗。

张彦春

广州大学 特聘教授，CCF数据库、大数据专委委员

讲者简介：张彦春，广州大学特聘教授，澳大利亚维多利亚大学名誉教授。多年来一直从事社会计算和电子健康，大数据与AI算法与应用研究工作，在信息技术及医学领域发表国际期刊和学术会议文400多篇。出版/编辑书刊和专辑20余部，完成指导相关方向40多名博士生和博士后。在健康信息学/电子健康方面的研究包括医学大数据分析技术，数据关联分析及病人监测，分析预警，智能辅助诊断，疾病风险预测，医学图像分析，药物挖掘，健康管理等。应用场景将包括睡眠健康/精神健康，心电分析，手术重症分析，医学图像分析，肿瘤检测等应用。其研究成果被广泛引用并已产生较大社会影响，病人监测预警研究在多家中英媒体报道，包括The Australian, The Age，China Daily等。目前担任国际万维网期刊 (World Wide Web) 主编，健康信息科学及系统期刊（Health Information Science and Systems）主编，国际互联网信息系统工程协会(WISE Society) 主席。多次任各国重点基金计划专家组成员，包括中国国家自然科学基金，澳大利亚研究理事会，新西兰Marsden研究基金，英国医学研究基金和澳大利亚健康医学研究基金等。

报告题目：大数据/AI技术助力精神健康/神经系统疾病分析诊断

报告摘要：医疗健康是目前人工智能和大数据最为关注的领域。人工智能+医疗大数据将对医疗产业赋予新的能量与机会。人工智能技术+医疗大数据是将机器学习和数据挖掘两大核心技术用于医疗健康数据，提高医疗诊治，健康管理水平。体现在智能辅助诊断，疾病风险预测，医学图像分析肿瘤监测，药物挖掘，健康管理等。本报告将从大数据分析/人工智能技术应用的角度出发，对脑电信号，心电信号等医学数据进行分析，挖掘，探讨人体和疾病各因素之间的关系。应用场景将包括睡眠健康/精神健康，重症监测预警等。

彭绍亮

国家超算长沙中心（湖南大学）副主任/教授，CCF理事、计算机应用专委副主任

讲者简介：彭绍亮，国家超级计算长沙中心（湖南大学）副主任，长江学者，2020湖南省杰青基金获得者，湖南大学"岳麓学者"教授/博导。长期从事高性能计算、大数据、生物信息、人工智能、区块链等技术研究。出版专著7部，发表学术论文上百篇。获2019年国家科技进步二等奖，2019年湖南省技术发明一等奖（排名1），2013年军队科技进步一等奖1项，188体育app官网：中国计算机学会自然科学二等奖（排名1），2016年荣立三等功。是国家科技部/工信部/教育部会评专家、中国计算机学会理事、CCF计算机应用和生物信息专委副主任、YOCSEF总部AC委员(2017-2020)、CCF高性能计算、大数据专委常委、区块链专委委员、CCF杰出会员和杰出讲者、湖南省生物信息学会理事长（发起人），担任多个SCI期刊主编副主编等。