“AI赋能医疗数据资源管理与利用”研讨会在中山大学举办
9月6日，“AI赋能医疗数据资源管理与利用”研讨会在中山大学广州校区东校园行政中心B101讲学厅举行。本次研讨会由信息管理学院、医院管理处联合主办，来自全国高校、医院、政府机关、科研机构和产业界的130余名代表参会，涵盖中山大学各附属医院、校内多个院系部门和50家兄弟单位等66家机构。与会专家围绕医疗数据标准化治理、AI赋能医院精细化运营与科研管理、AI辅助临床决策、医疗数据要素资产化等议题展开深入交流，聚焦打通数据孤岛、建设数据湖、数据资产估值与合规流通，以及构建多场景医疗AI智能体等，共同探讨AI赋能的医疗数据价值释放路径。
与会人员合影
开幕致辞
9月6日上午，“AI赋能医疗数据资源管理与利用”研讨会正式开幕。中山大学副校长林天歆通过视频连线方式出席开幕式并致辞。中山大学医院管理处叶伟处长，信息管理学院院长、中山大学大数据研究院院长张洋教授等出席并致辞。
林天歆副校长在致辞中指出，随着健康中国、数字中国战略的深入实施，人工智能技术与健康医疗大数据的融合，正在从临床诊疗、科学研究到医院管理的各个层面催生系统性变革，高效、安全、合规地管理利用海量医疗数据，把数据资源转化为临床、科研和管理价值，是学术界、医疗界和产业界面临的共同考题，也是本次研讨会的初衷。今年1月，学校以“推进医科高质量内涵式发展”为主题召开医科发展大会，特别强调主动迎接“医学+”时代浪潮、加强人工智能等新兴技术与医学的深度融合，本次研讨会正是贯彻落实医科发展大会精神、推动医科与信息资源管理学科深度交叉的一次具体行动。他希望与会专家学者以本次研讨会为平台，坚持交叉融合、问题导向，共同探索人工智能赋能医疗数据资源管理利用的“中大方案”，为智慧医疗和健康中国建设添砖加瓦。
林天歆副校长致辞
医院管理处处长叶伟教授在致辞中强调，真实、规范、高质量的临床数据是人工智能在医疗领域落地生根的根基，数据资源的管理与利用水平直接关系到医院精细化管理、临床科研创新和医疗服务质量的提升。当前医院在数据标准建设、互联互通、安全合规等方面仍面临不少挑战。他表示，医院管理处将持续做好沟通联络，为附属医院与相关各方在临床数据资源标准化治理、有序共享与安全利用方面加强沟通对接做好服务保障。期待与会专家共同为打通医疗数据“聚、通、用”的堵点难点贡献智慧，在各方共同努力下，让医疗数据从记录变为资产、从孤岛汇入海洋。
医院管理处处长叶伟教授致辞
信息管理学院院长张洋教授在致辞中指出，医疗数据是支撑医学研究与健康产业发展的战略性基础资源，人工智能技术的快速演进正在深刻改变医疗数据的采集、治理、共享与利用方式。信息管理学院是粤港澳大湾区唯一拥有完整的信息资源管理一级学科布局的教学科研单位，在服务粤港澳大湾区国家战略中建立起良好的社会声誉。学院长期深耕信息资源管理、数据科学等领域，高度重视以数据要素和智能技术赋能医学创新。他表示，学院将以此次研讨会为契机，进一步加强与医院管理、临床医学等学科的交叉融合，携手构建深耕医疗数据资源管理与开发利用的学术共同体。
信息管理学院院长张洋教授致辞
开幕式由信息管理学院副院长唐琼教授主持。
信息管理学院副院长唐琼教授主持
主旨报告
为期一天的研讨会设有十二场主题报告和一场圆桌论坛。上午的主旨报告邀请中山大学附属第三医院院长杨钦泰教授，信息管理学院副院长徐健教授，中山大学附属第五医院常务副院长姚麟，深圳市龙岗区科技创新局党组书记、局长林逸涛，信息管理学院院长助理彭国超教授、中山大学附属第六医院副院长邓艳红教授，信息管理学院李岱峰教授等专家作学术报告。
杨钦泰：人工智能赋能鼻科研究
中山大学附属第三医院院长杨钦泰教授系统阐述了人工智能在鼻科疾病诊疗与研究中的应用前景。在病理影像与鼻内镜智能识别领域，团队联合西湖大学攻关，先后研发两代AI识别模型，第一代实现嗜酸性粒细胞识别、第二代可识别四类炎症细胞，破解传统病理随机视野误差大、全片计算耗时久的痛点。团队转化落地智能全玻片分析系统、智能显微镜单视野系统，并搭建国际首个慢性鼻窦炎AI病理诊断5G云平台，依托平台诞生智能医生Sandy、签发全球首份AI鼻窦炎病理报告，诊断准确率提升至98%、速度提升32倍。他还介绍了智能尘螨风险区域判定系统与“云上三院”平台，强调高质量、标准化的专科临床数据是AI模型真正可用、可信、可推广的关键。
中山大学附属第三医院院长杨钦泰教授作主旨报告
徐健：生物医学科研数据湖构建与跨学科知识发现
信息管理学院副院长徐健教授指出，当前研究普遍面临数据孤岛林立、多源异构数据难以整合等突出问题。他重点介绍了团队研发的PKG2.0知识融合框架，该框架融合ClinicalTrials、USPTO、PubMed等多渠道数据源，通过命名实体识别、实体归一化、作者消歧、机构消歧等技术完成实体解析与对齐，实现作者、机构、文献、专利、项目、临床试验等多类实体的多维关联连接。在此基础上，他阐述了科研数据湖在科研评价、AI模型训练、生物医学实体检索与科学计量分析四类应用方向，强调科研数据湖不仅能连接同一学科内部知识，更能揭示不同学科之间的交叉点与合作关系，是服务开放科学、助力学科交叉创新的重要基础设施。
信息管理学院副院长徐健教授作主旨报告
姚麟：医院管理智能体的建设思考
中山大学附属第五医院常务副院长姚麟立足医院一线真实业务实践，提出“大数据与算力的简单叠加并不等同于智慧医院”，当前医院普遍存在系统不可知、状态不可测、流程不可控的痛点，根源在于传统“烟囱式”业务导向建设模式，数字化建设亟需由业务驱动转向认知驱动。他系统阐释了“数据—过程—智能”贯通的总体路径：从多源异构医疗原始数据出发，经数据接入、清洗治理构建高质量医疗数据资源与医疗时空数据基座，通过事件关联、时间对齐完成患者诊疗过程重构，进而构建大模型医疗智能体，将物理医院打造成为可计算、可推演、可管理、可利用的时空数字空间，并从数据基础、能力评测、安全合规与组织变革等维度提出医院管理智能体建设的路径建议。
中山大学附属第五医院常务副院长姚麟作主旨报告
林逸涛：“AI+”在龙岗区健康产业全链条中的场景应用
深圳市龙岗区科技创新局党组书记、局长林逸涛从区域产业政策与创新实践视角，系统介绍了龙岗区推动“人工智能+”与健康产业深度融合的整体布局。龙岗区健康产业基础雄厚，现有生产研发销售企业超1700家、规上企业285家，产业规模达280亿元，并拥有1475家各类医疗机构、7家三甲医院。在智慧健康管理领域，龙岗打造AI家医平台，汇聚个人健康档案、电子健康档案和智能穿戴设备数据，搭建“AI+家庭医生”服务体系；在智能诊疗方面，落地国内首个华佗GPT医疗大模型智能导诊系统，累计服务群众超6.4万人次、准确率达95%。他以场景为牵引、以数据为要素、以产业为落脚点，为国内健康产业智能化转型提供了可资借鉴的区域样本。
深圳市龙岗区科技创新局党组书记、局长林逸涛作主旨报告
彭国超：医疗数据资产化的创新场景与合规路径探索
信息管理学院院长助理彭国超教授立足《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》战略导向，剖析医疗数据管理面临的四大现实挑战：数据孤岛、质量参差、合规复杂、价值难估。他近年带领团队联合编制健康医疗数据资产估值、数据知识产权方向的多项省级标准，构建“估值—产权—运营”闭环制度体系；梳理临床科研、真实世界研究、健康管理等多元场景，探索个人健康数据信托运营机制。他强调，须在保障隐私与安全的前提下，落实“数据可用不可见、可控可计量”原则，推动医疗数据从原始资源向可运营资产转化。
信息管理学院院长助理彭国超教授作主旨报告
邓艳红：基于影像AI的结直肠癌治疗后完全缓解的预测建立及应用
中山大学附属第六医院副院长邓艳红教授围绕结直肠癌新辅助治疗的疗效精准预判这一临床需求，对比剖析了传统影像组学与深度学习两类技术路径的优劣，指出传统影像组学依赖人工预定义特征、表征能力受限，而深度学习可自动学习多层次高阶特征、适配大样本动态建模。她着重强调，AI模型不能止步于单纯预测性能，更要追求生物学可解释性，团队通过模型分层、单细胞测序验证，证实AI影像评分可对应肿瘤不同免疫微环境，打通影像特征与生物学表型的关联，有望实现治疗前、治疗中的动态精准预测肿瘤完全缓解，为“减创伤、保器官”的精准治疗新模式提供有力支撑。
中山大学附属第六医院副院长邓艳红教授作主旨报告
李岱峰：融合知识图谱和大语言模型的医疗采购智能系统构建研究
信息管理学院李岱峰教授以医疗采购为切入点，剖析大语言模型在准确性、全面性、深入性三方面的现实挑战，提出“知识+检索+交互+评价”完整方案，归集政策法规、招投标文件等领域资源，从模型训练、算法优化、工程优化三维度推进系统建设，展示采用多Agent多轮检索的RAG与知识图谱增强优化框架的AI平台。该路径将知识图谱的规则化优势与大语言模型语义理解能力相结合，通过因果推断推动医疗采购由流程驱动转向数据智能驱动，并引入agent自进化机制，增强前沿ai技术在垂直领域的应用能力。
中山大学信息管理学院李岱峰教授作主旨报告
主旨报告环节由中山大学孙逸仙纪念医院副院长陈穗俊教授、信息管理学院韦景竹教授、肿瘤防治中心信息中心主任李超峰高级工程师主持。
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中山大学孙逸仙纪念医院副院长陈穗俊教授（左1）、信息管理学院韦景竹教授（左2）、肿瘤防治中心信息中心主任李超峰高级工程师（右1）主持
主题报告
下午的主题报告环节邀请中山大学孙逸仙纪念医院大数据平台赵慧英主任、呼吸系统疾病国家临床医学研究中心医疗大数据部简文华主任、信息管理学院陈涛副教授、中山大学护理学院副院长夏薇副教授、信息管理学院陈明红副教授作学术报告。
赵慧英：跨尺度数据整合与疾病关联分析研究
中山大学孙逸仙纪念医院大数据平台赵慧英主任系统介绍了融合跨尺度组学数据与临床数据开展医学研究的方法。在疾病机理解析方面，她介绍了当前最大的单细胞大模型构建工作与单细胞多组学融合方法；面向空间多组学整合，提出了平衡学习方法SpaBalance。聚焦心脏风险领域，她基于超一千万份12导联心电图预训练，构建可解释的心电图预训练大模型ECG-LFM，建立基因型与临床数据的映射，并通过胶囊网络进行有生物意义的降维，破解基因组“高维小样本”难题，实现了基因与心电图的跨尺度填补，显著提升预警准确性。
孙逸仙纪念医院大数据平台赵慧英主任作主题报告
简文华：呼吸医学行业高质量数据集的建设及应用
呼吸系统疾病国家临床医学研究中心医疗大数据部简文华主任从中国呼吸系统疾病的现状与挑战切入，指出呼吸疾病负担沉重、数据标准缺失等突出问题，倡导多中心数据共建共享。在数据应用层面，他展示了数据驱动的病毒监测及预警平台建设成果，并在此基础上提出结合AI等高端科研手段，为呼吸科大数据收集、常规风险预测、药物联合疗效预测及罕见病诊治等方面的更高质量应用提供重要支撑与可行路径，推动呼吸医学从经验驱动迈向数据驱动。
广州医科大学附属第一医院简文华主任作主题报告
陈涛：从智互到智链——智能体驱动的中医古籍知识库构建
信息管理学院陈涛副教授从π指数和疾病研究精准医学知识库构建背景出发，详细介绍了基于“永脉智典·天枢”平台的中医古籍智能体构建实践，核心创新在于借助Hermes智能体、通过多skill协同调度实现多源知识的自动链接与融合。他提出从“RAG”到“OAG”、从“智互”进阶为“智链”的核心理念，标志着古籍知识服务从被动检索走向主动理解，并展示了知识多维可视问答的创新应用。他表示，未来将致力于构建可信、稳定、可控的中医古籍知识服务生态，为中医药传承与创新提供坚实的数据基础设施。
信息管理学院陈涛副教授作主题报告
夏薇：VIPeerAgent：基于人工智能的青少年心理健康问题精准识别与早期干预
中山大学护理学院副院长夏薇副教授结合当前青少年心理健康问题日益突出且呈现低龄化的趋势，通过对全国性调查数据的深度分析，系统梳理了青少年心理健康的相关影响因素及作用路径。她指出，传统应对模式往往局限于压力事件发生后的被动响应，团队致力于实现从被动干预向精准预测的前置转变：基于大样本数据集与机器学习方法筛选核心预测指标，构建高风险青少年早期精准识别模型。在此基础上创新构建VIPeerAgent，采用基于同伴支持的干预策略，为青少年心理健康服务提供了可扩展的智能化解决方案。
护理学院副院长夏薇副教授作主题报告
陈明红：基于知识增强的虚假健康信息识别
信息管理学院陈明红副教授指出，社交媒体中虚假健康信息传播迅速、危害严重，而公众专业知识不足、事实依据缺失、判定过程不透明，使得虚假信息识别面临严峻挑战。她提出为提升虚假健康信息识别效果，通过知识嵌入与知识检索两条路径实现知识增强，分别介绍了基于知识增强的图神经网络模型和基于变分因果推断的可解释性方法，论证知识增强对于虚假健康信息识别的重要性，为应对虚假信息提供了重要的技术路径与治理思路。
信息管理学院陈明红副教授作主题报告
主题报告环节由中山大学孙逸仙纪念医院消化胆胰亚专科主任黄凤婷主任医师、信息管理学院院长助理李晶教授分别主持。
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中山大学孙逸仙纪念医院消化胆胰亚专科主任黄凤婷主任医师（左）、信息管理学院院长助理李晶教授（右）主持
圆桌论坛
圆桌论坛环节由中山大学信息管理学院院长助理彭国超教授主持。中山大学附属第三医院大数据人工智能中心副主任陈潮金副主任医师、中山大学肿瘤防治中心信息中心副主任何仲廉高级工程师、中山大学信息管理学院冯小东副教授、中山大学附属第八医院大数据中心数据分析师王馨苒、中山大学孙逸仙纪念医院覃涛副主任医师、广东省人民医院医疗设备处副处长李丹正高级会计师、北京瀛和（广州）律师事务所高级合伙人陈双律师等嘉宾共同参与。
针对数据资产的形成，与会嘉宾指出，好的数据基座在构建大模型、智能体和数据资产中具有重要作用，而数据资产的形成需具备数据的合法拥有与控制、数据的分类分级、患者的知情告知同意三个前提条件。展望未来，嘉宾们认为医疗数据与AI将呈现相互赋能的关系，转化为医、教、研、管的真实世界价值，应以管理为指导思维、以信息和AI为工具，在守住合规与估值底线红线的同时积极拥抱未来。与会嘉宾进一步凝聚了“治理筑基、标准先行、估值破题、场景牵引、AI赋能”的医疗数据价值释放路径共识。
圆桌论坛嘉宾热烈讨论
闭幕式
闭幕式由中山大学医院管理处副处长、附属第三医院消化内科副主任杨逸冬主任医师主持。
中山大学医院管理处副处长杨逸冬主持
信息管理学院党委书记林俊洪致答谢辞，向关心、支持、参与本次会议的各位领导、专家和朋友致以最诚挚的谢意。他指出，本次研讨会形成了三方面重要收获：一是凝聚共识，医疗数据已成为支撑医科高质量发展和人工智能创新的战略性基础资源，治理水平决定价值高度；二是明晰路径，一条“治理筑基、标准先行、估值破题、场景牵引、AI赋能”的医疗数据价值释放路径更加清晰；三是架设沟通渠道，医院、高校、政府部门、法律界、产业界的朋友因数据而相识、为健康而同行，跨学科合作愿景正在交流中萌发。最后，林俊洪强调，本次会议是学科价值的一次集中展示，进一步坚定了信息资源管理学科服务国家健康医疗大数据战略、服务学校医科发展的信心。
信息管理学院党委书记林俊洪致答谢辞
本次研讨会是响应学校推进医科高质量内涵式发展、推动学科深度交叉的一次具体行动。会议从医疗数据的临床应用、治理规范到资产估值，全景式展现了AI赋能下医疗数据治理多学科联合的广阔前景，进一步凝聚了“医学+信管”交叉融合的广泛共识。同时，会议进一步搭建了跨学科、跨机构的交流平台，为医科与信息资源管理学科长期、深入的合作奠定了坚实基础。
初审：郑凯耿、许秋夷
审核：唐 琼、杨逸冬
审核发布：林俊洪、叶 伟
