2019年11月14日，由中国人民解放军总医院联合麻省理工学院、哈佛医学院、清华大学数据科学研究院、《中国医疗设备》 杂志社、中国医院协会医学工程专业委员会、北京生理科学院危重症医学专业委员会共同举办的"2019中国医院协会医学工程专业委员会学术年会暨第四届PLAGH-MIT医疗大数据学术交流及Datathon活动”在北京开幕，来自全球的“医-理-工”多学科专家即将携手，进行一场为期4天的医疗大数据实践盛宴。
活动伊始，是一场Workshop，来自全国的临床医学人员、工程人员和Datathon参赛者齐聚一堂加入Workshop，分别从临床医生角度、医学科研角度和数据科学方向对“如何基于EHR开展精准医疗和临床科研”发表观点。分享从邵逸夫医院的章仲恒博士开始，随后MIT的研究员郝思丞、和鲸科技的联合创始人殷自强、解放军总医院的范勇博士纷纷登场，展开精彩演讲。
先行Workshop对Datathon的意义极其重要，首先Workshop是一个学习场景，能够在短时间内有效促进临床人员与工程人员对于数据科学和临床医疗的了解，还能让不同背景的学员产生交流，并根据需求匹配成为正式队伍，让参赛者在探讨的过程中碰撞科研创新想法，产生迸发交叉思维的“美第奇效应”，快速促进更多的新课题、新理念诞生。
章仲恒博士作为本次Workshop的开场，向在场选手分享了不少医疗数据领域中科研的常用方法和模型，展示了数据算法与发表杂志IF的关系，并介绍了不同数据库的特点和优势。他强调，以前电子病历这类杂乱的数据很难对临床科研产生价值，但是在数据科学时代，通过不断进步的技术，这些临床数据作为素材的价值很高，能够大力推动回溯性科研。来自MIT的郝思丞研究员，介绍了从数据库建设到数据的二次分析利用，并向大家分享了MIT实验室10多年来的经验和历程，也着重提到跨学科合作中协作交流的重要性，医疗人员和数据科学家不仅要建立合适的表示方式，还需要对数据、算法和分析结果解释上达到统一。
和鲸科技作为本届Datathon的技术支持方，旗下的“数据科学协同平台”K-Lab是数据分析和实操的全程支持平台。因此，和鲸科技联合创始人殷自强介绍了数据科学研究的组织管理方式，在大数据时代来袭的当下，数据、算力协同的云端化都促成了科研基础设施的改变，他强调K-Lab平台对科研项目的云端结构化管理和协作功能，并最后说到：“垂直领域数据科学研究的各位都是拓荒者，我们希望K-Lab这款数据科学协同平台可以成为数据时代的信息化装备，并且利用开放科研的方式让拓荒的路途不再孤单。”
解放军总医院的数据工程师范勇先生也向选手们演示了平台操作流程，在现场使用笔记本电脑进行K-Lab演示，讲解如何在K-Lab平台上直接使用比赛中所用到的MIMIC Ⅲ重症医学数据库和eICU数据库，并执行了基础数据分析操作。几位讲者的观点引起台下热烈的讨论，在场选手也对临床医疗数据分析方法及创新课题均提出了自己的想法和见解，其中不少来自各地医院的临床医师对医疗数据库构成和建设提出了基于诊疗需求的建议，意义颇深。随后，参与活动的全员进行了数据实操活动，章仲恒博士带领大家做了数据科学实操，并展示了如何在最短时间内做出SCI论文的数据分析工作，今年Datathon的数据实操环节和活动全程都是在K-Lab所提供的AWS云计算环境中进行，不需要基站等大型实体设备，任意电脑只需上网打开浏览器即可使用，在场数百名选手纷纷打开电脑开始尝试。K-Lab中已经配置好本次活动所需求的数据库，选手无需加载即可直接访问，能够同时支持几百人同时在线登陆平台，并进行流畅的在线数据分析。选手们掌握和熟悉K-Lab平台的基本使用方法后，便开始结合具体的数据集对上午的理论内容进行在线实际操作。
Datathon Workshop 在热烈的氛围中迎来尾声，每一个队伍都整装待发，让我们期待选手们接下来几天在比赛中精彩表现。接下来的几天将进行“2019第四届MIT大数据学术交流及Datathon活动”，本次活动还邀请了医疗大数据和人工智能领域国际一流专家学者现场交流指导，帮助大家在短时间内利用数据解决临床问题的能力，助力数据驱动的临床科研创新。
对于医疗数据分析来说，Datathon是通过组建跨学科团队，在短期内以小组竞赛的形式完成临床研究项目，旨在汇集知识背景和技术不同但互补的参与者，包括临床专家、数据科学家、统计学家、工程师和计算生物学家等，通过使用来自“真实世界”的医疗数据，基于数据计算的方法，合作解决临床医生面临的众多问题和未满足的医疗需求。医学是个未知数最多的领域，特别是近100年来对疾病的认识，即疾病的发生、发展，诊断、处理，都强烈地需要其他学科的渗入、促进和推动。如今，医学技术进步也需要数据科学的相互结合，但国内大数据医疗还处于起步阶段，所以Datathon这一众多骨干医生参与活动，是业内对医疗开放式科研一次难得的探索，也为未来的医疗大数据创新模式指引了方向。
详情请访问2019医疗大数据Datathon社区
https://www.heywhale.com/datathon
或Datathon官方网站
http://www.plagh-mit-datathon.com/