第012期丨AI+医疗服务：行业专家袁博士解读真实世界数据如何重塑医疗生态？

在过去十年里，人工智能（AI）对医疗行业的影响正以指数级增长。从影像诊断到新药研发，AI 正在以前所未有的方式加速医疗创新。然而，AI 在医疗领域的突破，远远不止于单点技术的进步，它的真正变革力，体现在对 真实世界数据（Real-World Data, RWD） 的挖掘和应用上。

真实世界数据——来源于医院电子病历、可穿戴设备、保险理赔记录、基因检测结果，甚至是患者社区讨论——已经成为医疗 AI 发展的关键燃料。相较于传统的临床试验数据，这些数据更具代表性，能够提供更全面的患者画像，帮助医生做出更精准的决策，也让医疗机构和药企能够更快、更低成本地推动新疗法的开发。

但同时，AI+真实世界数据的应用也面临诸多挑战：数据孤岛、隐私合规、算法的可解释性、以及如何在商业模式上形成可持续的闭环。这些问题的解决，直接决定了 AI 是否能真正改变医疗行业，而不仅仅停留在概念验证（Proof of Concept）阶段。

一、活动文案

根据SVTR AI创投库，在过去两年中，在AI+生命科学赛道上全球超过300家初创企业获得了知名机构的投资，成为AI最火热的赛道之一。其中医疗服务细分赛道领域45家初创公司获得知名投资机构的青睐，

医疗健康作为硅谷科技评论紧密关注的AI赛道，我们曾分享过AI医疗工具市场研究报告，分析AI对医疗市场的影响，还介绍过医疗大模型（Healthcare LLMs）市场地图。此外还分享过的开发生成式AI医疗工具的明星创业公司Hippocratic AI，以及由华人创立的Rad AI 如何用 AI 改变医疗保健？

我们认为，AI+真实世界数据不仅是一场技术竞赛，更是医疗产业升级的关键战役。谁能在数据获取、合规保障、AI 模型优化、商业模式创新上占据先机，谁就有可能成为这一领域的领军者。

那么，探讨 AI 在真实世界医疗数据中有哪些具体应用场景、又面临哪些核心挑战呢，以当前市场上的关键玩家和投资机会又在哪里呢？

本周末硅谷科技评论（SVTR）『AI创投会』迎来AI医疗领域的创业者——袁洪波博士，和社区成员一起探讨真实世界数据（RWD）如何重塑医疗生态。

袁洪波博士担任加拿大药物与卫生技术局 (CADTH) 科学顾问，专注真实世界临床观察数据(RWD)研究, 及其在个性化医疗和医疗保健决策中的应用。袁博士还擅长网络荟萃分析的统计方法, 各类临床试验设计和分析方法。

他是国际药物流行病学会（ISPE）董事会董事，负责监管和政府事务(��美地区)，也是 ISPE SIG CER 的前任主席（2017-2018)。袁博士拥有加拿大麦吉尔大学流行病学博士，北京大学流行病学硕士，同济医学院医学学士学位。

活动免费，但需审核，欢迎下方扫描报名，不见不散！

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数据表格包含在完整版文章中

二、活动海报

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三、活动录播

附录：

袁洪波博士及其项目概要

个人简介：

他是国际药物流行病学会（ISPE）董事会董事，负责监管和政府事务(北美地区)，也是 ISPE SIG CER 的前任主席（2017-2018)。袁博士拥有加拿大麦吉尔大学流行病学博士，北京大学流行病学硕士，同济医学院医学学士学位。

袁博士的部分新闻信息：

国内：

2. https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22011927

3. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzAxMzIzNA==&mid=2650159536&idx=1&sn=6d5772dec4ebec43b50987556a873b99&chksm=be9f152d89e89c3bd50968c72c8cefb79d157ad0dac5002aa5003d9549abf7e8647cf23e2384&scene=27

4. https://www.sohu.com/a/315536979_321531?qq-pf-to=pcqq.c2c

https://finance.sina.com.cn/jjxw/2022-12-14/doc-imxwqxpf6362384.shtml

国外：

项目简介：

RWE研究框架：基于临床观察数据的交互式视觉工具真实世界证据研究设计

我们开发的RWE研究计划方案和设计以及数据分析工具，通过一系列标准步骤来完成整个研究项目。使之符合监管，行业协会，医保评价机构等评审标准。具体而言，所有关键步骤均按照目前最新的相关最佳实践及指南，按预先创建的流程来进行。这些步骤包含基于问答框架的信息图表指导每一具体步骤的设计和考量。包括选择最合适的方案。需要收集的数据，混杂控制等保证整个研究结果的可靠性。流程图的使用，提供了说明，有关关键定义的背景信息，指南和清单，以及关键参考文献和重要领域研究背景资源（ISPE, ISPOR）。我们的RWE向导是一个全面的信息库，可以用作提供有关疾病领域研究方法论及跟踪国际最新进展。

示意图1）用来展示从以时间原I 点为轴心的模拟随机化设计，到数据导入与NLP，再到hdPS及AI智能数据分析。这样的软件架构，包括前端人机视窗界面，套叠可选每一步骤和指南参考文献及共识标准，后端R代码开发的既定统计分析模型

示意图2）数据可视化和研究设计可视化：

一张研究设计图和一张数据可视化技术图，一张模型运行（链接）及结果显示

该项目旨在开发以真实世界疗效和安全性研究模型为核心的临床数据分析软件系统平台，让复杂的临床科研，简单化，标准化，透明化，为药物综合评价，药物安全性研究和市场化推广，药物入医保及循证医疗提供有力的证据支持。

借鉴国际上已有的成功经验，采用现代药物流行病学研究方法，如高维评分计算，自动匹配，控制各种混杂和偏倚，构建针对不同疾病和不同条件下的分析模型，结合人工智能技术使之简单化，标准化和半自动化。

核心技术内容是要视窗化观察研究全过程，提供适用于不同疾病的研究设计流程，在数据分析过程中应用ML多纬评分法，通过数据可视化过程，半自动生成不同疾病结局的数据分析模型

平台技术创新点：

• 适应各种不同类型的数据，分析程序视窗化

• 人工智能辅助筛选需要控制的未知混杂因素

• 自动生成研究报告

本项目团队多个核心成员，包括国内外，专注于RWE研究，生物统计和基因分析及分子流行病学以及相关领域国际著名专家顾问团队。创始人袁洪波博士任ISPE董事，药物比较疗效研究小组主席及加拿大药物与技术局科学顾问。