2019年3月29日，美国igoona科技公司技术主管、北京我好了科技公司技术主管、副主任医师吴莉娜，北京城市系统工程研究中心副研究员、北京市科学技术研究院智慧健康养老与服务工程重点实验室主任、北京怡养科技有限公司董事长刘建兵，在中央财经大学沙河校区学院四号楼318会议室，就大数据技术与医疗和养老领域的结合进行了讲座交流。管理科学与工程学院管理科学系李爱华教授，以及管理科学与工程专业2018级研究生和管理科学系部分学生聆听了讲座。

吴莉娜医生首先进行题为“解决医疗痛点的必经之路——数据分析和医疗的结合”的讲座。她以中国老龄化及慢性病现状的官方统计数据为切入点，说明我国老年人慢性病患病情况十分严重。然后，结合曾经做临床心血管医生和现在做医疗科技行业产品经理的经历，就医疗现状和医疗研究困境概述、解决医疗困境的必经之路和有效工具和有效数据三方面内容，与大家进行分享。

吴医生介绍了我国目前主要存在六大医疗困境，包括医患数量资源不匹配、医疗体系不完善、医疗市场行为、搜集数据人员的非专业性造成数据失真、数据分散性和无序性形成数据孤岛、收集数据的局限性和偏移使统计数据与现实存在巨大差异。这些困境，会对医疗无序和成本失控产生影响，使得医疗大数据很多时候缺乏公信力。要解决我国目前的医疗困境，大数据技术应用是必经之路。大数据是新的一轮技术革命，早在2012年美国就启动了“大数据国家战略计划”。就医疗领域而言，数据分析是国家医保资金节流的风向标、流行病学的指明灯，和评估人口健康结构风格的标识。大数据技术在医疗领域的应用，可以促进健康医疗模式的变革，解决数据孤岛问题，得出更真实的结果提升医疗服务效率和质量，扩大资源供给，激发卫生体制改革的科学性，培育新的业态和经济增长点。促进医疗技术发展，得到数据搜集的有效工具和有效数据，是医疗改革的重要保障。目前市场上出现了很多操作简便、易于携带的智能医疗设备，一种设备可以搜集多种数据，如微心电仪，可以监测30种心电异常。同学们在吴医生的指导下，进行了测试体验，不免感叹移动智能移动医疗的便捷。

移动医疗数据的“3V”特点——volume, variety, velocity——使其成为医疗大数据的主要来源。高效的硬件设备，无线网络的远程传输，后台的个人健康档案库，使海量的样本数据更加有效、有序，将支撑我国医疗大数据的不断完善。吴医生还对同学们提出期望，鼓励同学们有志于改善我国医疗数据滞后现象，打通信息壁垒，为解决我国老龄化慢病管理问题贡献力量。

交流的第二部分，由刘博士进行题为“智慧健康养老技术创新及大数据分析案例分享”的讲座。他首先介绍了北科养老研究与服务团队，自2007年团队创立以来，已经发展成了“社会组织+企业+实验室”的体系。养老属于服务行业，研究老年服务必须要有老年人参与其中，生物实验室创造了真实环境、用户参与、大数据范式下的试验条件与方法。目前其团队已经建立了稳定的社区实验基地，包含6个街道，12万以上的老年人口，可通过区域内养老驿站、老人家庭中安装的传感器等智能设备，持续生成数据。在大数据的基础上进行拟合等分析，再进行证明，是常见的研究思路之一。

刘博士介绍了三个平台、五项技术关键、八类服务、三个示范区的社区老年服务体系，以及智慧健康养老解决方案的研究。智慧养老技术有助于实现个人、家庭、社区、机构与健康养老资源的有效对接和优化配置，提升服务质量、效率和水平。目前智慧养老基本形成了由服务平台到产品、环境建设和改造、服务的体系，数据平台、模型算法等IT部分是赢利点，但必须要有后续的服务体系作为支撑，与线下服务进行对接。因此，要求研发数据模型的人员要具备行业知识和市场知识，跨学科技能是十分重要的。刘博士鼓励同学们在学校学好统计学、计量经济学、运筹学等基础知识，同时也要注意掌握Python、R等工具，为今后的研究和工作做好充足准备。

两位拥有丰富学界、业界经历的老师，为同学们带来了两场精彩的讲座，深入浅出地讲解了大数据技术在医疗和养老领域的应用，以及智慧医疗、智慧健康养老技术的发展方向，使同学们对医疗和养老领域的先进数据技术现状有了基本了解，结合在校内学习的数据挖掘方面的知识，受到很大启发，也从行业发展的角度意识到目前所学的大数据技术的重要性。

该讲座得到“龙马奋进ž校庆70周年学术系列讲座”和“获得2019年中央财经大学专题学术讲座项目资助。