来自北京大学生物医学前沿创新中心的张泽民院士首先分享了其团队在新冠病毒单细胞测序方面的研究成果。随后，张院士深入探讨了肿瘤微环境（TME）的复杂性，提出了从肿瘤免疫微环境角度探索新的治疗靶点和生物标志物的重要科学问题。张院士创新性地提出了“肿瘤细胞周期表”的概念，鉴定了多种与肿瘤相关的免疫细胞类型，并突破性地建议了一种新的患者分类体系——该体系不依赖于癌细胞本身，而是基于肿瘤微环境中细胞的特征。这一新体系为癌症的诊断、治疗及研究开辟了全新的视角，同时也为感染性疾病的诊疗提供了宝贵的借鉴思路。

来自美国梅奥医学中心的姚笃志教授为与会者带来了题为“IDSA/ASM指南看感染性疾病的诊断管理”的精彩演讲。姚教授详细解读了2024年最新版IDSA/ASM指南中的关键内容，涵盖了血流感染、中枢神经系统感染、头颈部及皮肤软组织感染、眼部感染、上下呼吸道感染、胃肠道感染、尿道感染、生殖器/性传播感染、骨关节感染以及病毒综合征等11个重要领域的标本采集、培养和污染鉴别等方面。他特别指出，为了向患者提供高效且经济的医疗服务，临床医生、护士、药剂师和病理检验学人员之间的紧密合作至关重要，并强调了制定有效诊断管理计划的重要性。

复旦大学附属中山医院的胡必杰教授发表了题为“用好分子检测技术，提升抗感染决策水平”的报告。胡教授通过一系列真实的临床案例，展示了分子检测技术（如多重PCR、宏基因组下一代测序mNGS等）在抗感染治疗中的双刃剑效应。他指出，分子检测技术不仅能够显著增强感染性疾病的基础诊断能力，提升对疑难感染的识别精度，还能优化感染性疾病的疫情防控措施，改善患者预后。与传统微生物技术相比，分子检测技术的一大优势在于能够迅速检测出难以培养或较为罕见的病原体。胡教授还提到，当分子检测结果为阴性时，同样有助于排除病原体感染的可能性。最后，胡教授展望了分子检测技术未来的发展方向，认为随着技术的精准性、稳定性、检测速度、结果解读能力以及成本控制的不断进步，感染性疾病的诊疗模式将迎来重大变革，有望大幅减少抗微生物药物的使用及其导致的耐药现象，显著降低感染性疾病的死亡率。

北京大学人民医院的王辉教授带来了题为“人工智能技术在抗感染领域的应用”的研究报告。王教授首先概述了人工智能的基本概念、分类以及大语言模型等基础知识。随后，她深入探讨了人工智能在感染性疾病诊断中的广泛应用，涵盖病原微生物识别、影像学诊断、抗菌药物的选择与治疗效果预测、以及疾病暴发和传播的监测等多个方面。王教授通过多个实例，如利用机器学习技术基于k-mer特征预测最小抑菌浓度（MIC）值、整合呼吸道微生物组与宿主免疫反应以诊断呼吸道感染、人工智能在血培养结果预测中的应用等，生动地展示了人工智能技术在感染性疾病诊断中的重要价值。这些实例不仅让听众对人工智能技术的应用有了更加清晰的认识，也极大地拓展了他们对该领域的理解。最后，王教授提出了未来研究的方向，即开发精准感染性疾病的智能诊疗辅助系统，以支持更高效的诊断管理，展现了人工智能技术在这一领域的广阔前景。

复旦大学附属中山医院的钱琨教授在会上分享了题为“数智化赋能感染诊疗与研究”的研究报告。面对人民群众对医疗健康需求的日益增长，现有的医疗资源显得捉襟见肘，而智能化、数字化技术则为解决这一难题提供了可能。钱教授首先概述了国内外医疗人工智能应用的现状和发展趋势，并强调了跨学科合作的重要性。接着，她聚焦于感染性疾病研究领域，系统地分析了人工智能在感染性疾病监测、医院内感染监控及辅助诊断等方面的应用潜力。钱教授提倡运用人工智能技术构建虚实结合的数字孪生世界，推进元医院的建设。此外，她还展望了数智化技术如何赋能各级医疗机构，促进诊疗规范化的提升，为实现健康中国的目标贡献力量。

本次“2024年第七届华夏临床微生物学学术年会暨第十三届京港感染论坛”不仅为国内外专家学者提供了一个高水平的交流平台，还深入探讨了数智化技术在感染性疾病诊疗与研究中的最新进展与应用。通过各位专家的精彩报告，参会者不仅拓宽了视野，加深了对数智化技术在感染病领域应用的理解，也为推动我国乃至全球感染性疾病诊疗水平的提升贡献了智慧和力量。我们期待未来能有更多创新成果涌现，共同促进人类健康事业的发展。