复旦大学新闻网10月23日电 2024年10月20日，复旦大学智能医学研究院与张江生命科学国际创新峰会联合主办的第一届国际智能医学会议在上海隆重召开，主题为“医智融合，创新无界”。大会得到了战略合作伙伴武田中国，以及卓越合作伙伴深圳华大智造科技股份有限公司和上海力山生物医药有限公司的大力支持。会议汇聚了来自德国、美国、英国及中国的位世界知名专家、学者和业界代表，共300余名全球专业人士和研究者齐聚上海。会议围绕医学大模型与临床应用、智能微生物与人类健康、健康医疗大数据的价值挖掘与应用、智能医学影像和智能药学等前沿领域，分享了最新研究成果与发展趋势，并共同探讨了全球智能医学领域的交流与合作。
复旦大学智能医学研究院常务副院长刘雷主持会议开幕式。复旦大学上海医学院副院长、复旦大学智能医学研究院院长朱同玉和德国科学院院士Roland Eils出席开幕式现场并致欢迎词。
复旦大学上海医学院副院长、复旦大学智能医学研究院院长朱同玉在致辞中热烈祝贺第一届国际智能医学会议成功举办。朱同玉表示，复旦大学智能医学研究院致力于建设国际化的医学科研数据中心，面向医学科研提供高质量的服务。他期待通过国际合作，继续加强复旦大学智能医学研究院在智能医学领域的建设，促进人工智能的深度医学应用，助力精准医疗和个性化健康管理的发展。
德国科学院院士Roland Eils在致辞中表示对于第一届国际智能医学会议成功举办的祝贺。Roland Eils 院士感谢各位嘉宾的莅临和专家学者们的分享，并表示通过此次机会全球各地的专家分享他们在人工智能、医疗大数据、智能微生物等领域的成果，共同推动智能医学领域研究的进展以及合作。同时，他表示在这些众多研究领域需要不同的国家、不同的研究机构、不同领域的学者的共同努力和推动。
欧洲分子生物学实验室德国海德堡总部主任Peer Bork以《Gut microbiome analysis for human health and wellbeing》为题进行了精彩的开场学术报告。他重点阐述了肠道微生物组在诊断和治疗中的潜力，强调了通过粪便微生物标志物进行非侵入性诊断的重要性。他介绍了在多国队列研究中分析肠道微生物的算法和数据模型，并展示了微生物组标志物在不同疾病，如结直肠癌和抗生素抗性中的应用成果。最后，他讨论了这些研究如何为个体化医疗和全球健康提供新的视角，特别是在抗生素抗性传播和疾病早期检测领域的潜在应用。
德国科学院院士Roland Eils带来了《AI in health: opportunities for disease prevention and therapy》报告。他重点阐述了深度学习技术在处理和分析健康数据中的潜力，特别强调了利用大型语言模型在真实患者数据中的应用。他介绍了在疾病风险预测中使用的多模态数据，包括基因组学、健康记录和视网膜眼底照片，并展示了这些数据模型在预测心血管疾病、代谢疾病等多疾病结果中的应用成果。最后，他讨论了这些研究如何为个体化医疗和全球健康提供新的视角，特别是在疾病早期检测和预防领域的潜在应用，强调了深度学习在健康和生命科学领域的广泛适用性和数据的重要性。
英国爱丁堡大学医学院数字健康与数据科学系主任、英国皇家医学会会士Athanasios Tsanas以“Hypnogram-free, single lead automated EEG analysis for accurate”为题从数字健康和数据科学的角度，探讨了睡眠纺锤波与睡眠质量的关系，重点阐述了睡眠纺锤波检测的准确性对睡眠分期的重要性，强调了连续小波变换和局部加权平滑在睡眠纺锤波自动检测中的重要性。他介绍了使用单导EEG信号进行睡眠纺锤波检测的算法，并展示了在不同数据库中预测睡眠纺锤波状态和类型的模型成果，讨论了如何将这些技术应用于睡眠障碍的诊断和治疗领域。
美国纽约布朗克斯阿尔伯特·爱因斯坦医学院医学、遗传学和分子药理学教授Sridhar Mani带来了“Microbiome, human health, and big data”报告。Mani教授从微生物组与大数据的角度，探讨了微生物与人类健康的关系，重点阐述了微生物组对药物疗效、疾病治疗的影响，强调了大数据分析在微生物组研究中的重要性。他介绍了机器学习在微生物组多组学特征分析中的应用，并展示了预测疾病状态和亚型的模型成果，讨论了如何将这些技术应用于精准医学和个性化营养领域。
德国柏林夏里特医学院柏林健康研究所数字健康中心教授Christian Conrad以“Single cell sequencing and spatial omics niche detection”为题阐述了空间组学技术在疾病诊断和治疗中的潜力，强调了通过空间分辨的基因表达分析进行疾病微环境研究的重要性。他介绍了在多个研究领域中，如COVID-19、特发性肺纤维化和胆管闭锁等疾病中，分析细胞相互作用和微环境变化的算法和数据模型，并展示了这些技术在理解疾病机制和开发新疗法中的应用成果。最后，他讨论了这些研究如何为个体化医疗和全球健康提供新的视角，特别是在疾病早期检测和治疗策略的潜在应用。
复旦大学人类表型组研究院执行院长田梅带来了“Nuclear Medicine and Molecular Imaging”的报告。她重点阐述了分子影像技术在医学诊断和治疗中的革命性潜力，特别强调了正电子发射断层扫描在非侵入性诊断中的重要性。她介绍了在多个研究领域中，如肿瘤学、神经学和表型组学中，分析分子靶标和生物化学过程的算法和数据模型，并展示了分子影像标志物在不同疾病，如癌症和神经退行性疾病中的应用成果。最后，她讨论了这些研究如何为个体化医疗和全球健康提供新的视角，特别是在疾病早期检测和治疗策略的潜在应用。
武田中国医学事务部血友病医学事务负责人章淼以“PK empowers the new era of personalized treatment for hemophilia”为题，从血友病个性化治疗的角度探讨了罕见疾病与个体化治疗的关系，重点阐述了个性化预防治疗对血友病患者疗效的影响，强调了myPKFiT工具在个性化护理中的重要性。同时介绍了药代动力学在血友病多方面因素分析中的应用，讨论了如何将这些技术应用于血友病患者的精准预防治疗和个性化护理领域。
德国柏林夏里特大学医学院柏林健康研究所分子流行病学系主任Irina Lehmann带来了“Data driven discovery of disease mechanisms”的报告。她从精准医学的角度探讨了如何从无假设的大规模数据分析中发现疾病机制，重点阐述了在呼吸道疾病和囊性纤维化研究中，单细胞RNA测序的应用和数据分析的挑战。她强调了数据质量、异质性和解读的挑战，并介绍了如何通过鼻拭子样本的分析，推动对肺部疾病病理生理学的理解。她通过全幻灯片成像和空间转录组学等技术，展示了如何结合不同的数据来源，包括CFTR基因功能丧失突变对囊性纤维化影响的研究，以及三联调节疗法对患者炎症和免疫反应的影响。
美国印第安纳大学医学院医学院医学系教授黄昆以“Computational Pathology and Integrative Genomics for Precision Medicine”为题，从精准医学的角度探讨了以计算病理学和整合基因组学为基础的数据分析与应用平台的构建，重点阐述了大数据处理中的表型分析、基因组整合和多模态数据的应用，强调了数据质量、异质性和解读的挑战。他介绍了如何结合不同的数据来源，推动精准医学的发展，展示了多模态数据在研究合作、创新和科学发现中的应用成果。
上海科技大学生物医学工程学院院长沈定刚带来了“Advancing Clinical Workflows: Full-Spectrum AI from Data Acquisition to Outcome Prediction”的报告。他展示了多模态数据在促进研究合作、创新和科学发现方面的应用成果。他还详细介绍了人工智能在疾病诊断和治疗工作流程中的应用，包括肺癌的筛查、分析、自动报告生成，以及手术中的导航和治疗规划。他还讨论了低剂量AI重建技术，该技术能够提高肺部结节的检测率，并减少CT剂量。他还介绍了多任务、多尺度V-Net在低剂量胸部CT中的应用，以及该技术在医院的部署情况。
广州国家实验室特聘研究员李亦学以“Employing deep learning technology to investigate the fitness-genotype landscape of SARS-CoV-2 and gauge its transmission rates”为题探讨了如何利用深度学习技术来研究SARS-CoV-2的适应度-基因型景观，并评估其传播率。他强调了生物学中适应度的重要性，指出现实中的生物表型是自然选择和适应的结果。李亦学教授还探讨了病毒进化与适应度之间的关系，以及大型语言模型如何为生物学领域带来新的挑战和机遇。
上海交通大学生命学院生物信息与生物统计系主任吕晖教授带来了“Efficient analysis of biomedical data with BMAP platform”的报告。他从微生物组与大数据的角度，探讨了如何利用BMAP平台高效分析生物医学数据，重点阐述了该平台在处理大规模生物医学信息中的潜力和应用。他强调了大数据分析在理解疾病机制、药物疗效和个体化治疗中的重要性。他介绍了机器学习在微生物组多组学特征分析中的应用，并展示了通过BMAP平台开发的预测疾病状态和亚型的模型成果，讨论了如何将这些技术应用于精准医学和个性化医疗领域。
德国马普青年科学家小组组长顾磊以“Dynamics of histone modifications in aging”为题从精准老化研究的角度探讨了基于表观遗传学和组蛋白修饰的数据分析与应用平台的构建。他重点阐述了在大数据处理中，如何通过表型分析、组蛋白修饰整合以及多模态数据的应用来预测生物年龄和相关健康风险。他介绍了如何结合不同的数据来源，推动精准老化研究的发展，并展示了多模态数据在研究合作、创新和科学发现中的应用成果。
复旦大学附属中山医院呼吸科与危重症医学科主任宋元林带来了“Diagnosis and treatment of pulmonary nodule”的报告。他探讨了肺结节的临床诊断挑战，着重讨论了肺结节的高发病率和诊断过程中的不同意见。他从影像学和人工智能的角度，分析了肺结节的恶性风险评估，并介绍了生物标志物和单细胞测序在肺结节诊断中的应用。他通过具体病例展示了这些技术如何帮助医生做出更准确的诊断，并讨论了循环异常细胞检测在早期肺癌筛查中的重要性。
深圳华大智造科技股份有限公司赵俊龙博士以“Spatiotemporal Omics and Application in Disease Research”为题从时空组学的角度，探讨了生物系统中多维度生物分子数据的整合与分析，重点阐述了时空组学技术在解析疾病机制和推进精准医疗中的重要性。他详细介绍了Stereo-seq技术，这是一种能够实现纳米级分辨率和厘米级视野的时空组学测序技术，展示了该技术在不同生物样本和疾病研究中的应用潜力。他强调了大数据分析在理解和应用时空组学数据中的关键作用，并讨论了如何将这些技术应用于疾病的早期诊断、治疗响应监测和个性化医疗方案的制定。
最后，论坛的圆桌对话活动由德国科学院院士Roland Eils主持。圆桌对话邀请了美国纽约布朗克斯阿尔伯特·爱因斯坦医学院医学、遗传学和分子药理学教授Sridhar Mani、德国柏林夏里特大学医学院柏林健康研究所分子流行病学系主任Irina Lehmann、美国印第安纳大学医学院医学系教授黄昆、广州国家实验室特聘研究员李亦学。专家们就开展AI医疗领域的跨国合作研究与交流，共同开发新技术、共享数据资源和经验等方面进行了深入讨论，为推动全球医疗领域的创新和发展提出了宝贵的建议和展望。
第一届智能医学国际会议在沪的成功举办，不仅展示了全球智能医学领域的最新研究进展和技术应用，为中国智能医学的发展提供了全球视野和创新思路，也为加强全球智能医学领域的交流与合作，提高医疗服务水平，推动国内智能医疗技术的应用与创新奠定了坚实基础。此次会议不仅为国内外学术界、产业界搭建了一个高水平的沟通平台，也为推动智能医学技术在中国医疗体系中的落地与普及提供了宝贵的机遇，进一步助力医疗健康事业的数字化和智能化转型。