非全日制研究生网讯：12月10日-11日，由中国医疗保健国际交流促进会主办、南京医科大学承办的公共卫生与预防医学分会选举及成立大会在南京召开。来自全国卫生系统200余位专家学者共同见证了公共卫生与预防医学分会的成立。中国工程院院士、南京医科大学校长沈洪兵教授当选第一届委员会主任委员。

　　中国医疗保健国际交流促进会（以下简称学会）成立于1987年。成立三十多年来，学会不断探索“医疗健康服务新模式”，做强“华夏学术论坛”品牌，抓好学术年会暨华夏院士论坛工作；学会坚持面向基层，加强“华佗工程”的建设力度和社会影响力，以学科为基础，以学术实践支持国家健康战略在基层的落地。

　　新成立的公共卫生与预防医学分会，旨在以完善公共卫生与预防医学学科体系建设、加强基层公共卫生人才队伍能力建设和学术交流为长远发展目标和活动宗旨，秉持“整合、协同、创新”的指导思想，依托具有高水平科学研究基础的高校、科研院所、医疗机构、疾病预防与控制机构、基地中心等高水平的研究机构与平台，配合国家健康中国战略的实施，围绕“建设公共卫生与预防医学优势学科体系、培养优秀人才、推进事业发展”的总体目标，统筹协调分会成员的需求和资源优势，加强分会成员间的沟通与合作，促进分会与政府主管部门之间的互动，建立起有序分工、有机承接、运转高效的整合协作机制，推动公共卫生与预防医学事业的发展。

　　本次大会以“公共卫生——新机遇新挑战新担当”为主题，秉承“共建共享、合作共赢”的原则，以加强和完善公共卫生与预防医学学科体系，提升公共卫生人才队伍能力，促进学术交流。

　　“一项大数据研究显示全球652个城市的大气颗粒物污染与每日死亡率的关系，发现总死亡率始终随着PM10和PM2.5浓度的增加而增加；天津肿瘤医院对甲状腺超声图像进行大数据分析，并让机器进行深度学习，通过这种人工智能的手段诊断甲状腺癌更加快速精准。”南京医科大学沈洪兵院士在论坛上分享了《大数据时代的流行病研究》的报告。他说，随着互联网、移动智能、可穿戴设备等新技术的快速发展，健康医疗信息化得到广泛应用，在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据。这些数据与来自队列研究的多组学数据等共同形成了健康医疗大数据。将电子病历信息、各类组学信息、其他常规数据（如出生登记、死亡登记等）相链接而建立大型动态队列已成为流行病学研究的热点。与此同时，以机器学习和深度学习为代表的人工智能技术在大数据分析中的应用正呈现爆发式增长，人工智能技术在疾病监测、病因学研究和风险预测方面具有广阔的应用前景。不过，沈洪兵指出，我国健康医疗大数据由于管理共享机制的缺乏而分散在不同的实验室和机构内部，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，是目前大数据使用面临的最大壁垒。而健康医疗大数据存在个人信息权、隐私权可能受侵害的风险和数据安全的隐患，如何对健康医疗大数据进行法律和伦理上的规制，已成为亟待解决的问题。