第十四届京港临床微生物与感染学术会议

特邀报告的首位讲者是中国人民解放军陆军军医大学邹全明教授。邹教授以《交叉融合推动医院感染细菌疫苗研究与转化》为题，分享了团队在“超级细菌”感染防控和疫苗研发方面的重要成果。

特邀报告第二位讲者是北京大学田永鸿教授。田教授以《AI在医疗领域的纵深发展：从临床辅助到机理研究》为题，提出AI for Science（AI4S）是我国科技创新的重大机遇。

团队依托鹏城云脑构建医疗AI应用生态，研发多组学大模型GeneLLM™，并打造覆盖医学诊断、药物开发等六大场景的科学服务平台。在新冠研究中，团队建立全球首个RBD区域变异全环节模拟流程，实现高风险变异株的精准预测，成果入围2022年度戈登贝尔特别奖。近期推出的全球首个“一站式”数智化生命科学研究平台AI4S LAB，再次展现AI驱动科研范式革新的潜力。

会议下半场由北京大学第一医院赵鸿教授和国家卫生健康委临床检验中心胡继红教授主持。

特邀报告第三位讲者是复旦大学附属中山医院胡必杰教授。胡教授以《非结核分枝杆菌肺病（NTM-PD）的诊治困惑》为题，围绕九大核心问题展开，并结合真实临床病例逐一解析。

特邀报告第四位讲者为广州国家实验室蒋太交教授。蒋教授以《多病原体快速检测关键技术创新及应用》为题，介绍了多病原体快速检测技术的创新及应用，以及广州国家实验室开发的新发X病原分级技术体系。

依据基于症候群的分子诊断4.0时代的多种快速检测技术，实验室开发了多层分子诊断技术，包括试剂盒和设备两部分。该技术能实现多样本飞行检测、多指标检测，并在封闭系统中防污染。为了解决核酸检测操作复杂、成本高等问题，实验室还研发出了依托全封闭微流控技术和智能控制技术的下一代核酸检测平台。

特邀报告的最后一位讲者是上海交通大学陈洛南教授。陈教授以《动力学刻画与AI赋能的疾病预警》为题，系统介绍了其团队在动力学刻画与AI驱动的数据科学方法方面的研究进展。

通过基于动态生物过程的系统性研究，团队从网络、因果、预警、预测和AI等角度，建立了“动力学与网络刻画的计算系统生物学与智慧医学”分析体系，并在疾病临界预警与预测中得到应用。陈教授从智能计算和动态分析的角度阐述了如何通过细胞状态刻画人体的静态状况，强调理解疾病状态及临界理论的重要性。他指出，当前对亚健康和胃病等问题缺乏量化理解，成为临床难题。基于新的理论框架，团队开展了一系列疾病研究并取得显著成果。通过与多家医院合作，陈教授团队利用DNA动态网络标志物成功捕捉疾病临界点，发现关键驱动因子，并在前列腺疾病、系统性红斑狼疮等研究中获得全新认识，展示了AI与动力学结合在疾病预测和预警中的巨大潜力。 

总结

特邀报告不仅展示了细菌疫苗研发、AI与医学的深度融合，也直面临床困惑与检测难题，提出创新性解决方案。多位专家的分享再次彰显了临床微生物与感染学领域的前沿进展与跨界融合趋势。此外特邀报告从疫苗研发到AI赋能，从临床诊治到疾病预警，全面展现了临床微生物与感染学交叉融合的最新进展与未来方向，完美契合了大会主题“智驱融合，重构感染新范式”。