5月27日，由我校主办，我校医药信息工程学院、国家药监局药物警戒技术研究与评价重点实验室承办，广东省计算机学会人工智能专业委员会协办的“2021智能医学与大数据国际学术会议”在我校中山校区图书馆会议中心成功举办。
会议以“聚焦国际前沿，助力智能医学”为主题，采用“线上+线下”相结合的方式进行交流，围绕医疗大数据研究理论、大数据技术与方法、智能药物研发、医学人工智能前沿学等方面开展深入研讨。会议由我校校长郭姣教授担任主席，我校副校长张陆勇教授和甘远洪先生担任副主席。参加本次会议的有来自美国、荷兰和中国三国的知名专家学者。线上线下参会者合计400多人。会议由医药信息工程学院院长蔡永铭教授主持。
中山市卫生健康局副局长伍中庆通过直播连线向大会致辞。他表示，在省委省政府的高度重视和支持下，中山市与广东药科大学开展省市共建地方本科高校，共同致力于打造教育、创新、科研和产业高地。发展人工智能技术，是深入贯彻“健康中国”战略和国家“互联网+医疗健康”行动计划，落实《粤港澳大湾区发展规划纲要》的有益实践。希望各位专家学者以此为契机，加强合作，为打造粤港澳大湾区健康产业贡献力量，更好地为中山市地方经济社会发展服务。
甘远洪在开幕式上致辞。他表示，广东药科大学作为全国三所独立建制的药科大学之一，充分发挥自身专业优势，近年来学术交流与影响不断扩大，成功举办了多场国际学术会议。这次学校十分荣幸地邀请到了来自国内外的高水平知名专家学者齐聚中山，就智能医学与大数据健康核心问题进行交流，期待各位专家紧密围绕会议主题发表真知灼见，进一步推动人工智能与大数据技术在医疗健康行业的发展。
在大会上，18位中外专家就健康医疗大数据分析与应用、医学人工智能、精准医学、智慧健康家庭等方面的新技术、新模式进行了学术研讨及经验分享。其中，华南师范大学计算机学院院长汤庸教授做了题为“学者社交网络与大数据智能”的报告，主要分享了华师大利用大数据，于2009年建立学者网SCHOLAT+的经验。此网站拥有规模庞大的数据信息，包括个人信息、学术信息、学术关系等，为人员招聘应聘、科研协作、组成专家库等提供服务。中国医学科学院医学信息研究所副所长钱庆研究员做了题为“健康中国战略背景下医学信息学发展的挑战与机遇”的报告，指出健康中国战略对医学信息工作提出了更高要求，医学革命需要数字技术与医学问题深度融合，交叉学科成为学科发展必然；并探讨了医学信息学学科的发展机遇，学科的主要研究方向及研究内容，医学信息学学科的分类体系及外延拓展等方面问题；最后在加强医学信息基础理论和核心技术研究、完善医学大数据治理体系、开展医学信息学深度融合应用、培养高层次医学信息学复合型人才等方面进行了展望。解放军总医院医学大数据研究中心主任薛万国做了题为“我国健康医疗大数据的发展”的报告，从健康医疗大数据的特点出发，结合了我国医疗大数据相关的国策，列举了我国各区域和医院医疗大数据的应用，以及医疗大数据应用最前沿的发展状况。来自美国俄亥俄州立大学的张平博士做了题为“人工智能与大数据医药研发”的报告，分享了其团队开发的一种可以处理大量数据的深度学习框架，以帮助确定哪些现有的药物可以对还没有处方的疾病产生治疗效果，为老药新用提供了新的途径。来自荷兰阿姆斯特丹自由大学的黄智生教授做了题为“人工智能与精神健康”的报告，介绍了该团队的“树洞机器人”研究成果；该研究采用知识图谱技术，对有严重社会精神和心理健康问题的特定微博进行监控，并对用户进行自动风险分级，显著提高了树洞信息的判别能力，降低了人工干预的工作，取得明显的社会效益。该研究成果得到包括中央电视台、学习强国等多家媒体的报道。主旨报告人与主持前沿的视角、独特的感悟，为全体听众扩展视野、了解各研究领域前沿动态提供了一次难得的机会。
5月27日下午，在我校大学城校园医药信息工程学院会议室同步进行了本次会议的青年学者分论坛，我校有10多名研究生参加了此次论坛，陈丽贤等多位研究生做了“基于生物信息学的宫颈癌ceRNA网络及预后模型的构建”等学术报告。青年学者论坛的举办为此领域的青年研究学者搭建了交流平台，共同探讨当前人工智能与大数据领域的前沿问题和趋势，共同分享学术科研成果，深化学术交流与合作。
据悉，国家《“健康中国2030”规划纲要》、《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》都对互联网与医疗健康深度融合发展做出了重要部署。尤其是新型冠状病毒疫情发生以后，大数据与人工智能技术对于疫情发现、阻断、诊疗发挥了至关重要的作用，同时促进了我国各级应急管理体系的建设。在此背景下召开的本次会议主题鲜明，会议学术交流氛围浓厚，参会专家与学者围绕“医学人工智能”会议主题进行了深入探讨。本次会议的顺利召开，为人工智能和生物医学领域的国内外同行学者们搭建了一个国际性交流平台，有利于师生们进一步扩大国际视野、激发创新热情、增强国际合作意识，也对我校医学信息学的学科发展具有重要意义，提升了学校在医学信息学领域的学术声誉和影响力。
