醫療大數據技術和人工智能如同醫療行業的新勢能，持續幫助醫院提高醫療效率，推動醫療診斷服務全面升級。CHIMA 2020設立醫療大數據與人工智能拓導課，采用了線上直播的形式，使與會嘉賓和聽眾一起思考和探索如何更好地推動醫療大數據和人工智能在醫療領域應用落地，吸引了業內人士在線觀看。

該拓導課由解放軍總醫院醫療大數據中心主任薛萬國及國家衛生健康委統計信息中心信息技術處處長徐向東一起主持，邀請嘉賓就其對醫療大數據與人工智能的理解來進行分享。

廣州市婦女兒童醫療中心數據中心主任梁會營闡述了“醫療大數據驅動下的科研轉化模式探索“的主題，分別從大數據文化、大數據思維及大數據案例三個方面與大家進行了探討。大數據文化是一種先進文化，大數據思維是一種開拓性思維，并介紹了如何利用影像數據實現自動分割、如何利用基因加影像組學數據區分GBM亞型，并指導靶向治療等案例。

中國國家罕見病注冊系統（NRDRS）的總協調人顧衛紅博士發表了題為“罕見病注冊系統的建設/管理與表型數據標準化”的演講。中國國家罕見病注冊系統（National Rare Diseases Registry System of China，NRDRS）的建設目標為聯合全國罕見病臨床研究優勢單位，形成罕見病研究協作網絡，在全國范圍內對患病率相對較高、疾病危害較大的罕見病開展注冊研究，推動我國罕見病臨床診療能力提升。

InterSystems中國的技術總監喬鵬與大家一起探討了“大數據平臺與機器學習”的問題。雖然機器學習如日中天，但由于數據科學家稀缺從而形成了火熱的機器學習和欠成熟的行業落地。隨著AutoML這一概念的提出，可以更好地進行特征工程、模型選擇、算法選擇等。

智慧醫院的建設離不開數據價值的挖掘，但數據從哪里來？如何高效流動？如何為多個系統快速交付數據副本？如何降低數據流動中的副本數量和存儲成本？聯想凌拓科技有限公司，醫療行業解決方案顧問婁新研為大家分享了聯想凌拓數據管理解決方案，如何幫助醫院領導者簡單高效的管理數據，為大數據平臺和 AI 人工智能平臺挖掘數據價值，打造敏捷的數據湖基礎架構。

解放軍總醫院醫學大數據研究中心的趙敏工程師和大家一起討論了多模態醫學數據融合分析的問題。主要是對多模態醫學數據融合分析現狀進行簡要介紹，并結合本人實際工作經驗，對臨床數據，影像數據和組學數據的融合分析進行案例分享。

下午場次首先分享的嘉賓是武漢市中心醫院信息中心主任左秀然。她與大家分享了在臨床輔助決策支持能力構建方面的幾點思考。臨床輔助決策支持相關應用被各醫療機構高度重視，但將臨床輔助決策支持作為應用建設，還是作為一種能力構建，是兩個不同的角度，既要辯證地界定關系，也要統一地整合統籌。

東華醫為科技有限公司的研發經理蔡昊哲闡述了 “基于AI知識圖譜的臨床決策支持系統”。東華醫為的新一代臨床決策支持系統，利用知識圖譜+AI技術，為診斷決策、治療決策、預警決策提供全面支持，提高醫生診療效率，有效避免誤診漏診。

北京協和醫院消化科副教授吳東站在醫生的角度與大家分享了自己對于開展臨床決策輔助工具相關研究的相關要點。臨床決策支持系統的功能主要為報警、監管、解釋、診斷、建議等。為保證醫療質量，改善患者重要結局，CDSS本身需要更加合理的設計。

上海市中山醫院重癥醫學科副主任羅哲教授結合自己本身援鄂抗疫的工作與大家分享了題為“COVID19臨床治療和AI-CT的作用”的演講。他的主要演講內容為在新冠重癥肺炎病人中，通過AI-CT的分析指導糖皮質激素的合理使用的臨床嘗試。

本次拓導課的最后，薛萬國主任、徐向東處長和與會嘉賓一起，深入探討了如何更好地推動人工智能和大數據在醫療領域的應用。