“我们国家医疗领域具有数据量大、应用场景丰富的优势，但缺乏高质量数据集，也缺乏复合型专业人才，特别是数据科学家。”7月10日，在中国人民大学健康数据科学研讨会主题报告环节中，国家卫生健康委规划发展与信息化司司长毛群安表达了对人才的渴求。
毛群安表示，数据科学家是当前和未来一个时期的稀缺资源。“如今，要开发大数据价值链，研究数据的收集、整理和挖掘技术，特别需要具有大数据思维。”他强调。
把浩如烟海的医疗健康数据用起来，是这次研讨会关注的重点之一。
如今，新时代医学正在由“疾病医学”向“健康医学”转变。和人相关的许多数据，都和健康有关。
中国科学院院士、首都医科大学健康医疗大数据国家研究院院长王松灵表示，健康大数据是反映全民健康状态的宝贵资源，蕴藏极大应用价值，可为疾病防治和医学研究提供重要支撑。
王松灵指出，健康大数据是信息时代的生产要素，将深刻改变健康服务模式，全面提升公共卫生应急处置水平，提高医疗健康服务水平，促进医疗资源共享，有利于推动健康事业的高质量发展。“在数据科学和人工智能的推动下，数据要素会产生新的价值增量，从而释放出‘大健康’产业的新质生产力。”他认为，在这种情况下，医学和统计学、大数据的结合会越来越重要。
中国人民大学原校长、中国人民大学人口与健康学院院长杜鹏在接受采访时表示，过去讲医疗数据，更多是指医院在治疗疾病过程中获得的数据。健康数据则是指全生命周期的数据，和医疗数据相比，其范畴扩大了许多。如今，国家和社会在积极推进“健康老龄化”理念，要落实这一理念，就需要将理念转化为政策，借助数据，更加精准地提出相应的预防和干预措施，切实提高所有人的生活质量。
各类健康数据每时每刻都在产生。“好的统计方法，能将全生命周期的健康数据进行综合分析，可以准确判断我们的政策是否有效。”杜鹏认为，这正是高校和医疗机构可以合作的领域——前者能展开研究，培养人才，帮助海量数据发挥效益。
中国人民大学统计学院教授黄辉分析，为了更好获得数据中的信息，需要开展医学和理学、工学甚至人文学科的交叉研究，“医疗技术的发展，需要医工结合，开发新的医疗设备；个性化医疗需要医理结合，探索精准医疗的机理；医学和人文学科的结合，可以帮助我们制定相关的法律和政策。”
对高校来说，人才培养是首要任务。一个有着交叉学科背景的学生，可以有更全面的视野。黄辉告诉记者，为了培养数据科学人才，他们提出一个很重要的理念——“以问题为导向”。团队在和医院、政府部门合作时，要加强沟通，了解对方的实际问题，然后将这些问题转化成数学问题。“解决完数学问题，也还只是第一步。我们要把解答和思路再放回到实际中去，看能不能真正解决真实的问题。”黄辉说。
本次健康数据科学研讨会由中国人民大学统计学院和中国人民大学健康大数据研究院主办，由北京生物医学统计与数据管理研究会和中国人民大学应用统计科学研究中心协办。