7月13日，由深圳医学科学院粤港澳大湾区国际临床试验中心（以下简称BAY TRIAL）主办的临床试验创新之“大湾区临床试验创新：前沿设计、AI驱动与数据赋能的协同突破”论坛在深圳市光明区召开。此次会议汇聚了国内外生物统计学、循证医学、流行病与卫生统计学等领域的顶尖学者和科研人员，共同探讨统计学最新研究成果与未来趋势，为临床试验统计学研究提供新的方法与思路。会议主席：BAY TRIAL李镒冲主任。

 会议第一节由英国伯明翰大学麻醉、危重护理和疼痛学知名专家高昉教授及BAY TRIAL李镒冲主任主持。

南京医科大学、BAY TRIAL首席生物统计学家陈峰教授带来“从借鉴到并轨-我国生物统计学指导原则发布20周年”主旨报告，详细阐述了统计学的起源，中国的生物统计从无到有的发展进程以及统计学对新药及器械临床试验的重要作用。

陈峰教授  

当听众们仍沉浸在中国生物统计从无到有，蓬勃发展的振奋历程中，美国Duke大学统计教授周贤忠呈现给我们一段精彩的视频分享“Novel Design and Analysis for Rare Disease Drug Development”。深入剖析罕见病研发中的多重挑战：可招募受试者少、统计功效不足、终点指标缺乏广泛认可、难以满足监管要求的显著性水平（P值），以及申办方不愿意研发等痛点。周教授提出采用两阶段设计“Randomized Clinical Trial + Real World Study”创新方法，为罕见病统计学研发提供新的手段。

周贤忠教授

随后，香港中文大学（深圳）医学院创院院长郑仲煊教授分享了“基于多模态人工智能的心血管高危患者心肌梗死早期预警”，2016年中共中央国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》，但对AI的随机对照试验（RCTs）的回顾显示，研究集中在放射学领域（43%），而在其他领域的探索有限。郑教授详细介绍了用于早期心血管精准诊断和预警的多模态AI大模型开发的重要性，并介绍了团队急性心肌梗死（AMI）多模态临床样本数据库搭建、急性心肌梗死的多组学方法研究、心脏瘢痕形成的心源性猝死预测模型的研究进展，实现基于人工智能多模态大模型AMI早起精准诊断技术零的突破，为研究AMI发病机理及治疗方案，构建闭环诊疗方案。

郑仲煊教授

会议第二节由北京协和医院胡蓓教授及中山大学附属第七医院王朴教授主持。 

真实世界研究是近几年研究的热点。来自中国疾病预防控制中心的周脉耕教授以“数据融合助力真实世界研究”为题，为我们详细介绍了两个重点数据源，包括全国死因登记报告系统、全国慢性病及其危险因素监测系统，以及基于上述数据已经开展的肿瘤、慢性肾病、骨关节炎等多项研究，并共享“公共卫生数据分析与服务”数据分析平台。

周脉耕教授

健康医疗大数据在公共卫生、临床诊疗、生物医药研发等领域已形成多维度、大体量、高价值的数据。南方医科大学高健教授分享毛琛团队“健康医疗大数据的流行病学研究”进展。详细分享团队研究成果：基于超大规模人群队列，阐明了真实世界中膳食营养等对重大慢性病发病及死亡风险的健康效应，为重大慢性疾病的一级预防提供科学依据；基于多组学信息数据库，阐明了重大慢性病发病风险中基因与环境的交互作用，为复杂多组学数据的有效挖掘提供了技术支撑。

高健教授

中医药历史悠久，涵盖中药（CHM）、针刺、艾灸等多种干预手段，已传播至196个国家和地区，全球约1/3人口接受过中医药服务，但发表在国际顶级医学期刊上的中医药临床研究证据仍很匮乏。四川大学华西医院李玲教授以“创新中药临床研究的国际化发展：现状与思考”为主题，分享了中成药临床试验的数量、方法学调查及临床研究模式等，并总结如何提升中医药临床研究国际认可度：形成“临床-基础”研究证据闭环，开展国际多中心临床试验，推进中医药临床研究的规范化注册与信息传播等。

李玲教授