本次大会搜集包括中国、美国、德国、英国、西班牙和加拿大等6个国家，包括喷鼻香港、澳门地区业内有名专家和行业代表共88人，采取“线上+线下”的办法进行。
会上，有专家表示，以机器学习和深度学习为代表的人工智能技能在大数据剖析中的运用正呈现爆发式增长，人工智能技能在疾病监测、病因学研究和风险预测方面具有广阔的运用前景。

据先容，本次论坛聚焦疫情防控和康健中国培植，环绕疾病预防掌握（新冠防控和慢病防控）、营养与康健、公共卫生检测评价技能及物理成分与康健等议题，专注于国际研究前沿进展，研讨公共卫生领域热点、难点问题，旨在促进卫生康健领域国际互换与互助，推动环球康健奇迹和康健家当发展，推进粤港澳大湾区卫生康健的创新和发展。

在主旨报告环节，3位院士与12位专家结合天下各地新冠疫情防控的现状及效果，深入剖析了新冠疫情的传播、康健影响以及干预方法；对疫情的风险评估与预警、医院应急举动步伐、实验室风险管理等多方面的提出了培植性的见地或建议，为将来的急性传染病以及慢性传染性疾病预防掌握开拓创新、对制订长期应对突发公共卫生事件防治策略具有主要的参考代价。

会上，中国工程院院士、南京医科大学校长沈洪兵表示，随着互联网、移动智能、可穿着设备等新技能的快速发展，康健医疗信息化得到广泛运用，在医疗做事、康健保健和卫生管理过程中产生海量数据，这些数据与来自行列步队研究的多组学数据等共同形成了康健医疗大数据。
以机器学习和深度学习为代表的人工智能技能在大数据剖析中的运用正呈现爆发式增长，人工智能技能在疾病监测、病因学研究和风险预测方面具有广阔的运用前景。

不过，沈洪兵也提到，我国缺少医疗康健大数据来源、网络和管理的共享机制，形成数据孤岛，如何将跨机构、跨领域、跨平台、跨系统的数据库打通共享，是目前大数据利用面临的最大壁垒。
同时，康健医疗大数据存在系统偏倚，影响暴露-疾病之间关联的真实性；康健医疗大数据的法律和伦理规制已成为亟待办理的问题。
为此，他希望能培植国家级康健医疗大数据中央，形成国家或区域性康健医疗大数据集中管理与共享做事平台；希望高档院校能培养多学科交叉、复合型人才，对大数据进行深入挖掘，做出有代价的剖析、剖断和预测。

图片：通讯员供图