11月19日至20日，由中国科学（xué）院顾东（dōng）风院士、中国工程院沈洪（hóng）兵院士、美国国家医（yī）学院林希虹院士、广东药科大学（xué）校长郭姣（jiāo）教授四位大会主席领衔的“2020国（guó）际健康（kāng）促进与发展论坛”在（zài）广东药科大学举办（bàn）。

本次大（dà）会汇集包括中（zhōng）国、美国、德国、英（yīng）国、西（xī）班牙和加拿大等6个国家，包括香港、澳门（mén）地区业内知（zhī）名（míng）专家和行业代表共88人（rén），采用“线上（shàng）+线下”的方式进行。会上，有（yǒu）专家表示，以（yǐ）机器学习和深度学习为代（dài）表（biǎo）的人工智能技术在大数据分析中的应（yīng）用正呈现爆（bào）发（fā）式（shì）增长，人工智能技术在疾病监（jiān）测、病因学研究和（hé）风险预测方面具（jù）有广阔的应用前景。

据介绍，本次论坛聚焦（jiāo）疫情防控和健康中国建设，围绕疾病预防控制（新（xīn）冠防控和慢病防控（kòng））、营养与（yǔ）健康（kāng）、公共卫（wèi）生检测评价技（jì）术及物理因素与健康等议题，专（zhuān）注（zhù）于国际研（yán）究前沿进展，研讨公共卫生领域热点、难点问题，旨在促进卫生健（jiàn）康领域国（guó）际交（jiāo）流与合（hé）作，推动全球健康事业（yè）和健康产（chǎn）业发（fā）展，推进粤港澳大（dà）湾区卫生健康的创（chuàng）新（xīn）和发展。

在主（zhǔ）旨（zhǐ）报告环节，3位院士与（yǔ）12位专家结合（hé）世界各（gè）地新冠疫情防控（kòng）的现状（zhuàng）及效（xiào）果（guǒ），深入分析了新冠疫情的传播、健（jiàn）康影响以（yǐ）及干预措施；对疫情的（de）风险评估与预警、医院应急设（shè）施（shī）、实验室风险管理等多方面的提（tí）出（chū）了（le）建设性的意见或建议（yì），为将来的急性传（chuán）染病以（yǐ）及慢性传染（rǎn）性疾病（bìng）预防控制（zhì）开拓创新、对制定长期应对突发（fā）公（gōng）共卫生事件防治策（cè）略具有重要的参考价值。

会上（shàng），中国工程（chéng）院院士、南京医科大学校长沈洪兵表示，随着互联网、移动（dòng）智能、可穿戴设备（bèi）等新技术的快速（sù）发展（zhǎn），健康医疗信息（xī）化得到（dào）广泛应（yīng）用，在医疗服务、健康保健和卫生（shēng）管理过程中产生海量数据，这（zhè）些数据与来自队（duì）列研究的多组学（xué）数据等共同（tóng）形成（chéng）了健康医疗大数（shù）据。以机器学（xué）习和深（shēn）度学习为代表（biǎo）的人（rén）工智能技术（shù）在大数据分析中的应用正呈现爆（bào）发式（shì）增长，人（rén）工智能技术在（zài）疾病监（jiān）测、病因学研究和风险预测方（fāng）面具有广阔的应用前景。

不过，沈洪兵也提到（dào），我国缺乏医疗健康大数（shù）据来源、收集和管（guǎn）理的共享机制，形成数据孤岛（dǎo），如何将跨机构、跨（kuà）领域（yù）、跨平台、跨系统的数据（jù）库打（dǎ）通共享（xiǎng），是目前大数据使用面临的最大壁垒。同时（shí），健康（kāng）医疗大（dà）数（shù）据存在系统偏倚，影响暴露-疾病之间关联的真实性（xìng）；健（jiàn）康（kāng）医疗大数据（jù）的法律和伦（lún）理规制已成为亟待解决的（de）问题。为此，他希望能建设国家级健康（kāng）医疗大数（shù）据中心，形（xíng）成国家（jiā）或区域（yù）性健康医疗大数据集中管理与共（gòng）享（xiǎng）服务平台；希望高（gāo）等院校能培养多学科交（jiāo）叉、复合（hé）型人才（cái），对大数据进行深（shēn）入挖掘（jué），做出（chū）有价值的分析（xī）、判定（dìng）和预测。