2015年11月7日至8日，“2015互聯網醫療大會”于北京鵬潤國際大酒店召開。本次大會，由中國醫學科學院健康科普研究中心主辦，國家衛生和計劃生育委員會指導，以“融合創新 互聯互通”為主題，聯合CCTV、網易、新浪、騰訊、搜狐等眾多主流媒體，國內外各大醫療設備商、移動醫療企業、醫院等互聯網醫療相關企事業單位紛紛參與。

梅斯醫學的創始人張發寶博士在本次大會的“大數據與精準醫學論壇”上，發表了題為“臨床大數據下的疾病精準預測模型研究”的主題演講。

自2014年以來，中國刮起了一股“互聯網+”之風，催生了許多互聯網公司開始進入醫療領域，于是大量的移動醫療解決方案應運而生。從院外，院前，院中到院后，成為移動醫療關注的重點，極大提升了就醫體驗。其中微醫集團，好大春，春雨醫生等扮演重要角色。

然而，梅斯醫學還注意到，雖然就醫體驗得到較大改善，但是醫療的關鍵問題---醫療質量成為新的痛點。

張發寶博士指出，醫療的主體始終是醫生，要改善醫療質量，就必須做到兩點：讓臨床醫生職業能更快成長、讓臨床醫生能更智慧診療，梅斯醫學正是以這兩點為目標一步一步前進，以期改善臨床醫療質量。

張發寶博士在本次“2015互聯網醫療大會”上還介紹了梅斯醫學的疾病預測模型研究。影響疾病的因素除治療因素之外，還包括疾病本身，患者的既往情況、合并癥，以及遺傳背景，生活方式以及環境因素多重影響的結果。通過建立模型，對醫療數據的挖掘與結構化、聚類、分類、建模，幫助臨床醫生進行輔助決策，尤其是對疾病預后的預測方面。

同時，張博士還提到醫療大數據的獨特性，區別于其它領域的大數據特征，包括多維性（文本、數字、影像、基因等多種數據），異質性，時空動態性等特征，都為相關工作帶來了一定的難度。

張發寶博士在演講中強調，醫療預測模型的建模并不難，但是，建立合適的模型非常困難。只有與臨床實際應用匹配，能輔助臨床正確決策的模型才有價值。因此，不僅需要有IT行業和數據分析行業的經驗，還需要緊密結合臨床，才有可能建立臨床上可靠的疾病預測引擎。對于醫療行業來說，疾病預測研究，是一項挑戰，但同樣也是機會。

國際上對疾病輔助決策做得最好的是IBM推出的Waston機器人系統。但是張博士也指出，Waston機器人系統是世界的，未必是中國的。因為中國人群具有自身特定的遺傳背景，生活方式，環境因素與疾病特征，因此，必需要建立合適中國人群的疾病預測模型。

而梅斯醫學常年致力于臨床研究、醫學培訓和智慧醫療等工作，與國內大量臨床科室進行合作，探索適應中國人群的疾病輔助決策系統，為改善中國的醫療質量做出自己的一份貢獻。

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