9月27日，互联网国际高端智库论坛在浙江乌镇召开，议题二主题为“疫情下的全球合作与智库作用”。英国爱丁堡大学副校长兼科学工程院院长戴维·罗伯森通过视频发言。
全文如下：
感谢邀请我出席世界互联网大会，就全球合作在后疫情时代发挥的作用进行演讲。我将重点介绍卫生保健和医学数据，这既是全球数据共享的关键领域，也是对我们自动化操作的可靠性和伦理性的考验。
这次的新冠肺炎疫情是人类的危机和挑战，也推动了科学家通过数字分析技术对于新冠肺炎疫情进行分析和研判。我这里的图片，其实是代表着英国的数字科学家们以大数据方式对新冠肺炎疫情的分析。他们研究了不同国家和地区新冠肺炎疫情的严重程度，数据来自医院接诊数据等。这些数据输入到决策系统当中，帮助政府在严格的时间压力下做出相关决策。现在利用一系列数字技术进行新冠病毒以及人类基因组的测序，将帮助我们更好的解决疫情问题，也有助于我们研究新冠病毒。
处理这种巨大数据的方式，就是数据化数据分析，我们通过大数据的方式进行数据分析和处理，并且提出个性化的解决方案。
这张图展示的是根据不同位置的癌症匹配相应的数据。比如说胸腺癌每百万人发病量大概是653人，我们也是通过生物标记的方式来对患者进行相应的研究。我们要通过一系列的群体，对他们进行生物标记，但这同时也带来了问题——诊疗和隐私之间的关系日益紧张。需要做出精准的诊断，就需要收集更多数据，在不影响人们隐私的状态下处理这些数据并建立起相应的数据库，是非常困难的。
幸运的是，虽然没有相对简单的方法来解决这一问题，还是有许多社会和技术工具可以用来减少这种矛盾。我们有许多算法可以限制数据链接到具体的查询和协议中，我们有制约数据隐私的系统，也有如何获得数据的协议，我们开始理解如何控制模型的使用，而不是数据本身。
通过这些技术方法和社会方法的相互影响，控制个人数据，激励社会参与，鼓励数据共享，从而为社会和技术系统提供可设计的、系统化的信任。这所有一切都建立在个人和群体医疗保健需求基础上，我们将看到，对医疗数据科学的实践伦理将会逐渐成熟，愈发深刻。
我希望，数据密集型医疗保健工作都能搭建大型跨学科、产业化的公用协作部门，从而大规模推动数据标记工作。
感谢大家的聆听。