專題：第21屆中國國際金融論壇

　　第21屆中國國際金融論壇于2024年12月19日-20日在上海召開。加拿大Nova Scotia Health 數據科學家、浙大交叉學科研究中心副研究員丁毓出席并演講。

　　以下為演講實錄：

　　丁毓：大家好，我是丁毓，擁有專業的數學與計算機專業背景，過去十幾年扎根北美，在多個領域摸爬滾打，工作始終圍繞數字和數學模型展開。

　　當初，我投身于偏微分方程的研究，那時的算力條件遠不如現在，為了獲取精準的研究結果，畫網格成了我們日常科研的重要手段。 后來，人工智能浪潮興起，我果斷轉型，全身心扎進 AI 醫療領域。在加拿大，不管是在聯邦層級的衛生部，還是省級的衛生廳，我都擔任數據科學家一職，長期的工作實踐讓我深刻認識到，尊重當地的法律法規以及契合地方政策導向，是開展一切工作的重要基石。

　　就在幾個月前，我懷著對未來科技的憧憬回到了中國。選擇回國，一方面是看到中國蓬勃發展的態勢，這里的機遇相較于加拿大更為廣闊、多元，無論是新興技術的應用場景，還是產業迭代的速度，都充滿吸引力；另一方面，中國海量的數據資源，就像一座亟待開發的寶藏，對比加拿大相對有限的市場規模，回國發展無疑是更明智之舉。

　　今天，我非常榮幸能站在這里，想跟大家深入分享金融科技與醫療 AI 技術之間那些精妙的相通之處。不過，畢竟在國外生活了這么久，中文表達上可能或多或少有些不順暢，還望各位多多包容、多多指教。

　　回想起在加拿大的經歷，疫情爆發前，我有幸加入了加拿大衛生部，參與到一項極具挑戰性的任務——構建新移民健康管理系統。大家知道，加拿大每年都有大約三十萬至四十萬新移民涌入，他們來自世界各地，像中國、印度等國家的移民數量相當可觀，而這些新移民初來乍到，幾乎都沒有完備的健康檔案。與此同時，加拿大雖說實行全民醫保制度，可醫療資源實際上并不充沛，就算你手頭寬裕，生病就醫時也沒辦法隨意插隊，很多慢性病老人，僅僅是做一項常規檢查，排隊等候一兩年都不稀奇，病情往往就這樣被耽擱了。

　　面對如此困境，我們團隊集中精力做了兩件大事：其一，精心搭建了一套科學合理的排隊系統，有效優化了就醫流程，讓患者能更高效地看上病；其二，針對老年人高發的慢性病、常見老年病，量身打造了個人實時健康監控系統。要知道，在加拿大部分省份，一個家庭醫生要負責多達 500 名以上的患者，僅僅依靠家庭醫生去全方位監控每位患者的健康狀況，根本不現實，所以讓患者自身參與到日常健康監控中，與家庭醫生協同發力，才能更好地保障健康。

　　除此之外，我們還不遺余力地推進醫療數據標準化建設。當時，不同醫院、各類醫療機構之間，數據記錄、存儲、使用的標準五花八門，這給跨機構合作、數據綜合治理設下了重重障礙。為打破這一僵局，我們耗費大量心血，一點點統一標準，規范流程。

　　在我看來，醫療領域和金融領域雖然在數據特性上存在諸多明顯差異，可從實踐經驗的角度細細揣摩，兩者卻有著不少相互借鑒之處。金融的核心要義是讓資金精準流向最急需、最能產生效益的地方，而 AI 醫療亦是如此，我們的目標就是要把珍貴的醫療資源恰到好處地投放到最迫切需要的場景中去。

　　當下，我們還面臨一個極為關鍵且棘手的問題——個人數據隱私保護。如今，民眾對自身數據隱私的關注度與日俱增，越來越不愿意輕易將個人數據提供給外界使用，這無疑給我們的技術推進、數據應用帶來了巨大挑戰。近期，我回到國內后，積極與金融界和醫療界的資深技術專家深入交流，一番思索后，我們有了一個初步設想，那就是打造一個“原始數據不出域、數據可用不可見”的創新系統。具體而言，就是在數據使用過程中，個人數據能夠為他人提供一定幫助，而我們利用他人數據訓練模型時，原始數據全程加密，處于不可見狀態，以此確保數據隱私安全。未來，我滿心期待能沿著這個方向，探索出一條切實可行的發展之路。

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