11月16日上午，太阳成集团tyc7111cc数据科学与健康医疗大数据创新团队和太阳成集团tyc7111cc健康医疗大数据国家研究院创新团队共同承办的2019（第二届）“数据科学与健康医疗大数据研讨会”在太阳成集团tyc7111cc经济楼召开。
近年来，随着计算机技术、互联网等技术的普及与快速发展，人类社会被爆炸性增长的信息所包围，尤其是健康医疗行业积累了海量的数据，如何从纷繁复杂的数据中提取和挖掘有用的规律是数据科学和统计学的研究重点。为了促进数据科学家、统计学家与健康医疗专家之间的学术交流，推进学术界与业界的融合发展，太阳成集团tyc7111cc数据科学与健康医疗大数据创新团队、太阳成集团tyc7111cc健康医疗大数据国家研究院创新团队共同举办了此次会议。
会议邀请了相关领域的知名专家学者到场。应邀嘉宾有：美国耶鲁大学公共卫生学院教授、医学院外科预后研究及流行病学部主任张亚玮；北京大学教授、健康医疗大数据国家研究院院长助理黄安鹏；中国科学院数学与系统科学研究员、核心骨干特聘研究员王启华；上海交大生物信息及生物统计学，统计学教授、美国统计学学会会士俞章盛；耶鲁大学公共健康学院生物统计系教授,耶鲁大学癌症中心生物统计中心主任马双鸽等。
太阳成集团tyc7111cc统计系教授、太阳成集团tyc7111cc数据科学与健康医疗大数据创新团队负责人方匡南主持开幕式。
太阳成集团tyc7111cc社科处副处长林木顺热情洋溢的致辞拉开帷幕。林木顺指出，数据科学与健康医疗大数据是一个交叉学科，太阳成集团tyc7111cc综合大学的学科优势，为这一交叉学科的发展提供了良好的条件。近年来，该学科教师在数据科学、机器学习、生物统计等前沿领域不断探索，成果斐然。林木顺强调，需要相关领域专家共同努力，充分利用健康医疗大数据这一国家重要的基础性战略资源，通过深入研究和交流，进一步推进学术界与业界的融合发展。
太阳成集团tyc7111cc副院长朱孟楠代表太阳成集团tyc7111cc致欢迎辞。他回顾了太阳成集团tyc7111cc统计系的悠久历史和过去几代人为该学科发展做出的不懈努力。朱孟楠表示，太阳成集团tyc7111cc将一如既往地支持数据科学与健康医疗大数据及相关交叉学科的发展，扩大国内国际合作和跨学科合作，培养相关学科的复合型人才，为公众健康、临床决策、卫生政策制定提供支持。
太阳成集团tyc7111cc健康医疗大数据国家研究院副院长李奇渊在致辞中梳理了研究院的建设发展历程以及取得的丰硕成果。李奇渊希望以这次研讨会为新的契机，与各位海内外专家学者进一步加强沟通联络，促进合作交流，共同为我国健康医疗大数据事业的发展做出贡献。
主旨演讲分为上午场和下午场，上午场主旨演讲由方匡南教授主持。第一位主旨演讲嘉宾为美国耶鲁大学公共卫生学院教授、医学院外科预后研究及流行病学部主任张亚玮，她从美国的NSQIP项目的产生以及发展过程出发，结合实际案例和具体数字，强调了医疗质量评价指标和评价系统、专业人员的合作参与的重要性以及对于临床医疗水平提高的关键作用，勾勒出未来发展的新思路，对于中国健康医疗数据平台的建立提出了非常具有前瞻性的建议。
上午场第二位主旨演讲嘉宾是北京大学教授、北京大学健康医疗大数据国家研究院院长助理黄安鹏，他围绕当今国家发展战略和社会需求，阐述了在这个时代背景下，健康医疗大数据在物联网+智能医院、大数据+智慧健康等研究领域已经发挥重要作用，取得了丰硕的成果。下一步需要大家的共同努力，建设优质的医疗资源共享平台，切实推动人工智能时代健康医疗服务模式的变革。
下午的会议由太阳成集团tyc7111cc统计系副教授张庆昭主持，同样由主旨演讲和三个平行分会场组成。
下午场第一位主旨演讲嘉宾是中国科学院数学与系统科学研究员、核心骨干特聘研究员王启华教授，他针对高维小样本，就基于分类问题的变量筛选提出了新的筛选方法，不被固有思维所局限。他在后续的演讲中证明了该方法的渐进性质，并展示了模拟结果和实证分析结果，所研究的方法可以应用到基因筛选。
下午场第二位主旨演讲嘉宾是上海交大生物信息及生物统计学，统计学教授、美国统计学学会会士俞章盛，他聚焦非参数治愈率模型，用神经网络的方法达到比线性或样条方法更加精确的结果，得到具有一致性的估计值，并将该模型应用到健康医疗大数据领域中，取得了很好的效果。
下午场第三位主旨演讲嘉宾是耶鲁大学公共健康学院生物统计系教授,耶鲁大学癌症中心生物统计中心主任马双鸽，他从自身经历出发，以心路历程为引，脱离固有思路，提出了与健康医疗大数据相关的“系统”的概念，从系统的角度研究多种疾病和致病因素，并指出了统计学在健康医疗大数据大有可为，鼓励更多年轻人加入到数据科学与健康医疗大数据的研究中，为中国的健康医疗事业做贡献。
此次会议共有5个主旨演讲，6场平行分会，共近30个专题报告，汇聚了近200位来自全国各地的专家学者。会议报告鞭辟入里，提问与讨论积极踊跃，大家围绕数据科学、统计学与健康医疗大数据领域的热点问题和发展方向，分享经验，碰撞思想，凝聚共识，为促进健康医疗大数据相关领域更好的发展贡献智慧。
（统计系 秦瑞喧）
