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光學名人
鄔賀銓

鄔賀銓(1943年1月16日— ),光纖傳送網與寬帶信息網專家。出生于廣東省廣州市,廣東番禺人。1964年畢業于武漢郵電學院。曾任信息產業部電信科學技術研究院副院長兼總工程師、大唐電信集團副總裁。現兼任國家863計劃監督委員會副主任、國家973計劃專家顧問組成員、國家信息化專家組咨詢委員會委員、中國通信協會副理事長。是國內最早從事數字通信技術研究的骨干之一。

2015年02月11日,入選“2014中國互聯網年度人物”活動獲獎名單。

人物生平

鄔賀銓(1943-),廣東番禺人,中國工程院院士、原副院長。光纖傳送網和寬帶信息網著名專家。信息產業部電信科學技術研究院副院長兼總工、大唐電信產業集團副總裁、國家863計劃通信技術主題專家組組長、國家信息化專家咨詢委員會委員,國家信息化辦公室專家組成員,現為重慶郵電大學名譽校長,校董會主席。
  鄔賀銓院士是國內最早從事數字通信技術研究的骨干之一。作為總體設計負責人之一,1975-1979年在我校成功研制國內第一套PCM30/32路通信設備、120路復用通信設備中作出重大貢獻,獲全國科學大會獎。
  鄔賀銓院士還研制成功了國內第一套30B+D/NTI設備、STH-l/STM-4復用設備、155/622Mb/SDH光纖通信系統。作為總工程師,領導管理了PDH三次群和四次復用設備、成都-灌縣三次群光通信示范工程、140MB/s光通信系統和16×DXC/4數字交叉連接設備的研制。多年連續參加ITU-T研究組,完成了國家重要領域技術政策研究。1988年獲國家科技進步一等獎、1998年獲國家科技進步二等獎,1997年獲郵電部科技進步一等獎。出版專著1部。

人生經歷

1943年1月16日出生于廣東番禺;

1964年畢業于武漢郵電學院,后來工作于重慶郵電學院前身(郵電部第九研究所);

1999年當選為中國工程院院士;

現任中國工程院院士,國家信息產業部電信科學技術研究院副院長兼總工程師,大唐電信產業集團副總裁,中國通信學會賞,國家高技術研究〔863〕計劃通信技術主題專家組組長,國家信息化辦公室專家委員會成員,IEEE高級會員。

2011年任中國電子學會物聯網專家委員 主任委員

主要貢獻

作為863計劃項目負責人,在國內首先研制成功了PCM30路復用設備、STH-1/STM-4復用設備、155/622Mb/sSDH光纖通信系統等,領導管理了8×2.5Gb/s波分復用光通信系統,研制開發光通信示范工程。多年連續參加ITU-T網絡標準研究組會議,參與了國家重要領域技術政策研究和國家中長期科技發展規劃綱要的起草,多次參與了國家通信發展的決策。

獲獎記錄

? 2014    2014中國互聯網年度人物(獲獎)    

? 1998    國家科技進步二等獎    (獲獎)    

? 1997    郵電部科技進步一等獎    (獲獎)    

? 1988    國家科技進步一等獎    (獲獎)    

? 1979    全國科學大會獎    成功研制國內第一套PCM30/32路通信設備、120路復用通信設備中作出重 

          大貢獻    (獲獎)    

榮譽稱號

出版專著1部。長期從事光通信系統和數字通信網的研究與項目管理工作。曾獲多項國家和原郵電部科技進步獎,獲國家人事部中青年有突出貢獻專家,郵電部優秀科技工作者,國家科委。國防科工委先進工作者,中國科協全國優秀科技工作者等榮譽稱號。

現任中國工程院副院長、電信科學技術研究院副院長兼總工程師、國家信息化專家咨詢委員會委員、國家863計劃監督委員會副主任、信息產業部郵電科技委顧問、中國通信學會會士、常務理事、中國通信學會光通信專業委員會副主任、IEEE高級會員,還在清華大學等高校擔任兼職教授。

論文講演

鄔賀銓:大數據首要應用是智慧醫療

鄔賀銓介紹,所謂大數據是指在允許的時間里,無法用常規軟件對數據進行抓取、管理和處理而產生的數據集合。而在醫療數字化的過程中,醫院成了大數據產生的重要來源,病歷、影像、遠程醫療等都會產生大量的數據。
  “大數據的應用首當其沖的就是智慧醫療。”鄔賀銓表示,“具體可應用在臨床診斷、遠程監控、藥品研發、防止醫療詐騙等方面。”
  在他看來,大數據的應用可產生很高的經濟價值。“按照世界經濟論壇的說法,大數據是新財富,價值堪比石油。麥肯錫曾說,大數據就是生產資料。一份報告顯示,醫療大數據的分析會為美國產生3000億美元的價值,減少8%的美國國家醫療保健的支出。”
  不過,鄔賀銓也提醒,要把醫療大數據轉換為經濟價值,最難的是醫療數據的挖掘。“關鍵是怎么能夠提取出與診療有關的數據。”
  幫助醫生臨床診斷
   鄔賀銓介紹,大數據的第一個應用是臨床診斷。“這首先體現在對病人的數據分析。”他說。精準地分析病人的體征、治療費用和療效數據,可避免過度治療、避免副作用較為明顯的治療。通過進一步比較各種治療措施的效果,醫生可更好地確定臨床最有效、效益最好的治療方法。
  其次體現在臨床決策系統。通過將醫生處方和醫療專家庫醫學指導比較,系統可提醒醫生避免出錯,如藥品不良反應、過度使用抗生素等,幫助醫生降低醫療風險。“美國的一個兒科醫院通過使用臨床決策支持系統,兩個月內減少了40%的藥品不良反應。”他舉例說。
  最后是可以讓臨床醫療數據更加透明。鄔賀銓表示,美國疾控中心公布了醫療數據,幫助病人作出更明智的決定,從而選擇性價比更高的治療方案。“通過告訴病人多種不同的醫療方案,病人可以自己選擇治療方案。美國還公開發布不同醫院的醫療質量和績效數據,這有助于督促醫院改進醫療服務質量。”鄔賀銓評價道,“僅僅這個醫療臨床決策系統,對美國來講,一年就能減少1650億美元醫療支出。”
  實現遠程監護醫療
   “大數據的第二個應用是計算機遠程監護。”鄔賀銓說。
  首先,通過收集數據,醫生可以更好地判斷病人病情。他舉例說,“比如,充血性心臟衰竭的治療檢查費用非常高。但是通過大數據分析發現,凡是充血性心臟衰竭的病人,他的頸靜脈會擴張。所以根據頸靜脈擴張的檢查,就能判斷他是不是充血性心臟衰竭。而頸靜脈的檢查,根本就不要成本,摸一下就夠了。而這也是通過大量數據的搜集而總結出來的。”
  其次,通過對數據的收集和分析,可實現計算機遠程監護,對慢性病進行管理。比如,充血性心臟的標志之一是由于保水而增加體重,因此通過遠程監控體重可發現相關疾病,提醒醫生及時采取治療措施,防止急性狀況發生。
  “計算機遠程監護還可以減少病人住院時間、減少急診量,提高家庭護理比例和門診醫生預約量。”鄔賀銓表示。
  加快藥品研發入市
   “大數據的第三個應用是醫療研發。”鄔賀銓介紹,“這首先體現在預測建模。”通過收集臨床實驗前期和結果的數據,可以評價新藥的安全性、有效性以及潛在的副作用,提高研發效率。“原來,一般新藥從研發到推向市場的時間大約為13年,使用預測模型至少可以提早3-5年。”
  其次是臨床實驗設計的統計工具和算法。通過挖掘病人數據,可以評估和招募患者是否符合試驗條件,并進一步找出最合適的臨床實驗基地,從而加快臨床試驗進程。


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