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在柳叶刀-中国医学科学院医学科学峰会上的致辞

作者: 《柳叶刀》 来源:爱思唯尔Elsevier微信公号 2016-11-30 16:26点击次数:1405发表评论

致辞嘉宾:


Philippe Terheggen(菲利普·特赫根)


Managing Director, Journals, Elsevier


日期:


2016年10月 


地点:


北京


首先,我要祝贺中国医学科学院(CAMS)成立60周年。60年前的中国在国际医学研究的舞台上参与不够。医学经历了很长的发展历程,却鲜见关于中国卫生保健的文章。我浏览了1956年柳叶刀杂志发表的文章,也没有关于中国的文章。



The Lancet: 60 years ago (60年前的柳叶刀)


但是看看今天会议中展示的研究成果,我想足以证明中国医学科学研究在这几年里取得重要进步通过这次会议也充分的表达了出来。



Elsevier面向多个专业领域,是RELX集团的一部分。在健康和医学领域,Elsevier旨在提供信息,帮助医学研究人员进行研究,并帮助医疗从业者做出基于循证医学的治疗决定。教育,临床医疗和研究等是相对重要的领域。而CAMS和Elsevier有许多相同的关注领域。


大家都知道Elsevier的期刊。这里面不仅仅只有《细胞》和《柳叶刀》。



期刊总是学术研究的核心,以后也可能一直是这样。越来越多的期刊开始与专业的工具和分析相关联。今后,期刊的作用将会只增不减。



上面的幻灯片所罗列的健康科学的活跃领域可能会让你吃惊。高级文本和数据挖掘,临床指南,健康信息分析,医学图表,患者信息。初级保健管理措施,面向患者的在线症状检查,自我治疗咨询和电话临床分类工具,精准医学,护理教育。我们努力为专业人士提供深刻见解,解决措施,帮助他们做出决策,更快、更高效地工作,带来前所未有的思考。


Can digital health help to lower health costs increase?


数字健康能否帮助减缓卫生费用增长



图片显示了我所在的国家(荷兰)目前的医疗费用的预测情况。图中显示了数字健康解决方案如何能够改变预测曲线,并在人口老龄化时提供更低的卫生成本和服务量的预测。数字健康可能有许多形式,比如机器人,个人数字健康或精准医学。


Digital health –analytics improving outcomes in primary, urgent andacute care


数字医疗-改善初级保健、危急重症医疗结果



结合临床技能,患者信息和机器学习,Elsevier在数字健康领域为信息分析做出了一定贡献。


举几个例子。现在用于临床指南的高级文本挖掘已经可以支持循证临床指南(NICE,Cochrane类型的综述)。卫生经济分析可以帮助卫生提供者对药物、新技术应用进行决策。现在,我们正在开发生产T-ford信息的服务。


越来越多的信息解决措施由信息交叉高科技、最好的算法和计算机能力的前沿领域产生。机器学习,计算机辅助决策和知识传递,将在未来10年进入全世界健康领域。


然而,任何现有或未来的信息技术都难以捕获伦理和管理方面的健康困境和临床方面的责任。但是人们最终需要思考患者治疗的健康困境和伦理,健康风险以及社会后果。人们需要思考和理解人口老龄化,城市化或环境因素是如何影响健康,健康政策或医学研究的。


2014年,我参观了北京阜外医院。国家心血管病中心副主任蒋立新教授在心脏专科医院热情接待了我和我的同事Helena Wang。她让我们感受到了非常渊博的知识,对病人深切的同情和极高的工作效率。在这次访问后的几年里,我反复想起这里的孩子,医生和护士的同情和关怀。我把这件事告诉了我很多朋友和同事。


我要感谢CAMS,特别是曹雪涛院长,感谢他们多年来与《细胞》以及《柳叶刀》建立的深厚友谊,祝此次会议圆满成功。最后我请大家向中国的医生、护士和患者们致以热烈的掌声!


原文链接



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