2024年10月20日🤷🏿♀️，MK体育平台智能醫學研究院與張江生命科學國際創新峰會聯合主辦的第一屆國際智能醫學會議在上海隆重召開㊙️🏂🏼，主題為“醫智融合🧑🏿🦳，創新無界”🤦🏼♀️。大會得到了戰略合作夥伴武田中國，以及卓越合作夥伴深圳華大智造科技股份有限公司和上海力山生物醫藥有限公司的大力支持🈵。會議匯聚了來自德國、美國👸😁、英國及中國的位世界知名專家💂👃🏿、學者和業界代表，共300余名全球專業人士和研究者齊聚上海🔬。會議圍繞醫學大模型與臨床應用、智能微生物與人類健康、健康醫療大數據的價值挖掘與應用↗️✡︎、智能醫學影像和智能藥學等前沿領域，分享了最新研究成果與發展趨勢🤼，並共同探討了全球智能醫學領域的交流與合作。
MK体育平台智能醫學研究院常務副院長劉雷主持會議開幕式。MK体育副院長🧝♂️、MK体育平台智能醫學研究院院長朱同玉和德國科學院院士Roland Eils出席開幕式現場並致歡迎詞。
MK体育副院長、MK体育平台智能醫學研究院院長朱同玉在致辭中熱烈祝賀第一屆國際智能醫學會議成功舉辦。朱同玉表示，MK体育平台智能醫學研究院致力於建設國際化的醫學科研數據中心👩🎨，面向醫學科研提供高質量的服務🩴。他期待通過國際合作👩🏻🦼➡️🅾️，繼續加強MK体育平台智能醫學研究院在智能醫學領域的建設，促進人工智能的深度醫學應用，助力精準醫療和個性化健康管理的發展。
德國科學院院士Roland Eils在致辭中表示對於第一屆國際智能醫學會議成功舉辦的祝賀🎷。Roland Eils 院士感謝各位嘉賓的蒞臨和專家學者們的分享，並表示通過此次機會全球各地的專家分享他們在人工智能、醫療大數據、智能微生物等領域的成果，共同推動智能醫學領域研究的進展以及合作🧊。同時⏏️🫦，他表示在這些眾多研究領域需要不同的國家🧎🏻♀️、不同的研究機構、不同領域的學者的共同努力和推動。
歐洲分子生物學實驗室德國海德堡總部主任Peer Bork以《Gut microbiome analysis for human health and wellbeing》為題進行了精彩的開場學術報告⛪️。他重點闡述了腸道微生物組在診斷和治療中的潛力，強調了通過糞便微生物標誌物進行非侵入性診斷的重要性📥。他介紹了在多國隊列研究中分析腸道微生物的算法和數據模型👨👩👧👦🛶，並展示了微生物組標誌物在不同疾病，如結直腸癌和抗生素抗性中的應用成果。最後🎅🏽🏄🏼♀️，他討論了這些研究如何為個體化醫療和全球健康提供新的視角⁉️，特別是在抗生素抗性傳播和疾病早期檢測領域的潛在應用。
德國科學院院士Roland Eils帶來了《AI in health: opportunities for disease prevention and therapy》報告。他重點闡述了深度學習技術在處理和分析健康數據中的潛力，特別強調了利用大型語言模型在真實患者數據中的應用。他介紹了在疾病風險預測中使用的多模態數據，包括基因組學、健康記錄和視網膜眼底照片，並展示了這些數據模型在預測心血管疾病👵🏽、代謝疾病等多疾病結果中的應用成果🤾。最後，他討論了這些研究如何為個體化醫療和全球健康提供新的視角，特別是在疾病早期檢測和預防領域的潛在應用，強調了深度學習在健康和生命科學領域的廣泛適用性和數據的重要性🏪。
英國愛丁堡大學醫學院數字健康與數據科學系主任、英國皇家醫學會會士Athanasios Tsanas以“Hypnogram-free, single lead automated EEG analysis for accurate”為題從數字健康和數據科學的角度💛，探討了睡眠紡錘波與睡眠質量的關系，重點闡述了睡眠紡錘波檢測的準確性對睡眠分期的重要性，強調了連續小波變換和局部加權平滑在睡眠紡錘波自動檢測中的重要性。他介紹了使用單導EEG信號進行睡眠紡錘波檢測的算法，並展示了在不同數據庫中預測睡眠紡錘波狀態和類型的模型成果，討論了如何將這些技術應用於睡眠障礙的診斷和治療領域。
美國紐約布朗克斯阿爾伯特·愛因斯坦醫學院醫學、遺傳學和分子藥理學教授Sridhar Mani帶來了《Microbiome, human health, and big data》報告。Mani教授從微生物組與大數據的角度，探討了微生物與人類健康的關系🏥，重點闡述了微生物組對藥物療效👾、疾病治療的影響，強調了大數據分析在微生物組研究中的重要性。他介紹了機器學習在微生物組多組學特征分析中的應用😹，並展示了預測疾病狀態和亞型的模型成果，討論了如何將這些技術應用於精準醫學和個性化營養領域。
德國柏林夏裏特醫學院柏林健康研究所數字健康中心教授Christian Conrad以“Single cell sequencing and spatial omics niche detection”為題闡述了空間組學技術在疾病診斷和治療中的潛力⛷，強調了通過空間分辨的基因表達分析進行疾病微環境研究的重要性🧑✈️。他介紹了在多個研究領域中🧕，如COVID-19、特發性肺纖維化和膽管閉鎖等疾病中🤸🏽⛹🏻♂️，分析細胞相互作用和微環境變化的算法和數據模型，並展示了這些技術在理解疾病機製和開發新療法中的應用成果。最後👰🏽♂️，他討論了這些研究如何為個體化醫療和全球健康提供新的視角，特別是在疾病早期檢測和治療策略的潛在應用🤾♀️。
MK体育平台人類表型組研究院執行院長田梅帶來了“Nuclear Medicine and Molecular Imaging”的報告。她重點闡述了分子影像技術在醫學診斷和治療中的革命性潛力🏄🏼，特別強調了正電子發射斷層掃描在非侵入性診斷中的重要性☝🏻。她介紹了在多個研究領域中，如腫瘤學🙎🏽♀️、神經學和表型組學中，分析分子靶標和生物化學過程的算法和數據模型，並展示了分子影像標誌物在不同疾病，如癌症和神經退行性疾病中的應用成果🍸。最後，她討論了這些研究如何為個體化醫療和全球健康提供新的視角，特別是在疾病早期檢測和治療策略的潛在應用🪞。
武田中國醫學事務部血友病醫學事務負責人章淼以“PK empowers the new era of personalized treatment for hemophilia”為題，從血友病個性化治療的角度探討了罕見疾病與個體化治療的關系，重點闡述了個性化預防治療對血友病患者療效的影響，強調了myPKFiT工具在個性化護理中的重要性。同時介紹了藥代動力學在血友病多方面因素分析中的應用，討論了如何將這些技術應用於血友病患者的精準預防治療和個性化護理領域✉️👆🏽。
德國柏林夏裏特大學醫學院柏林健康研究所分子流行病學系主任Irina Lehmann帶來了“Data driven discovery of disease mechanisms”的報告🤸。她從精準醫學的角度探討了如何從無假設的大規模數據分析中發現疾病機製👨🦼➡️，重點闡述了在呼吸道疾病和囊性纖維化研究中，單細胞RNA測序的應用和數據分析的挑戰。她強調了數據質量、異質性和解讀的挑戰，並介紹了如何通過鼻拭子樣本的分析👊🏽，推動對肺部疾病病理生理學的理解🧘♂️。她通過全幻燈片成像和空間轉錄組學等技術，展示了如何結合不同的數據來源🙍♂️，包括CFTR基因功能喪失突變對囊性纖維化影響的研究🍨，以及三聯調節療法對患者炎症和免疫反應的影響🪹。
美國印第安納大學醫學院醫學院醫學系教授黃昆以“Computational Pathology and Integrative Genomics for Precision Medicine”為題💁🏿♂️🙌🏼，從精準醫學的角度探討了以計算病理學和整合基因組學為基礎的數據分析與應用平臺的構建，重點闡述了大數據處理中的表型分析🌟、基因組整合和多模態數據的應用，強調了數據質量、異質性和解讀的挑戰。他介紹了如何結合不同的數據來源，推動精準醫學的發展，展示了多模態數據在研究合作👩🏻💼、創新和科學發現中的應用成果。
上海科技大學生物醫學工程學院院長沈定剛帶來了“Advancing Clinical Workflows: Full-Spectrum AI from Data Acquisition to Outcome Prediction”的報告。他展示了多模態數據在促進研究合作🏋🏼、創新和科學發現方面的應用成果。他還詳細介紹了人工智能在疾病診斷和治療工作流程中的應用，包括肺癌的篩查🖕🏻、分析、自動報告生成，以及手術中的導航和治療規劃。他還討論了低劑量AI重建技術👨🏼，該技術能夠提高肺部結節的檢測率🧑🏽🎓，並減少CT劑量。他還介紹了多任務🧑🏽🎨🧑🏽💻、多尺度V-Net在低劑量胸部CT中的應用⛹️♀️，以及該技術在醫院的部署情況。
廣州國家實驗室特聘研究員李亦學以“Employing deep learning technology to investigate the fitness-genotype landscape of SARS-CoV-2 and gauge its transmission rates”為題探討了如何利用深度學習技術來研究SARS-CoV-2的適應度-基因型景觀，並評估其傳播率。他強調了生物學中適應度的重要性🍰，指出現實中的生物表型是自然選擇和適應的結果。李亦學教授還探討了病毒進化與適應度之間的關系↖️，以及大型語言模型如何為生物學領域帶來新的挑戰和機遇。
上海交通大學生命學院生物信息與生物統計系主任呂暉教授帶來了“Efficient analysis of biomedical data with BMAP platform”的報告。他從微生物組與大數據的角度，探討了如何利用BMAP平臺高效分析生物醫學數據，重點闡述了該平臺在處理大規模生物醫學信息中的潛力和應用。他強調了大數據分析在理解疾病機製𓀋、藥物療效和個體化治療中的重要性🎧。他介紹了機器學習在微生物組多組學特征分析中的應用，並展示了通過BMAP平臺開發的預測疾病狀態和亞型的模型成果🕳，討論了如何將這些技術應用於精準醫學和個性化醫療領域。
德國馬普青年科學家小組組長顧磊以“Dynamics of histone modifications in aging”為題從精準老化研究的角度探討了基於表觀遺傳學和組蛋白修飾的數據分析與應用平臺的構建。他重點闡述了在大數據處理中，如何通過表型分析、組蛋白修飾整合以及多模態數據的應用來預測生物年齡和相關健康風險🧑🏽✈️。他介紹了如何結合不同的數據來源，推動精準老化研究的發展🚵🏿，並展示了多模態數據在研究合作、創新和科學發現中的應用成果。
MK体育平台附屬中山醫院呼吸科與危重症醫學科主任宋元林帶來了“Diagnosis and treatment of pulmonary nodule”的報告。他探討了肺結節的臨床診斷挑戰，著重討論了肺結節的高發病率和診斷過程中的不同意見🙉。他從影像學和人工智能的角度，分析了肺結節的惡性風險評估，並介紹了生物標誌物和單細胞測序在肺結節診斷中的應用👱。他通過具體病例展示了這些技術如何幫助醫生做出更準確的診斷💪🏿，並討論了循環異常細胞檢測在早期肺癌篩查中的重要性。
深圳華大智造科技股份有限公司趙俊龍博士以“Spatiotemporal Omics and Application in Disease Research”為題從時空組學的角度，探討了生物系統中多維度生物分子數據的整合與分析🛰，重點闡述了時空組學技術在解析疾病機製和推進精準醫療中的重要性👎🏻。他詳細介紹了Stereo-seq技術，這是一種能夠實現納米級分辨率和厘米級視野的時空組學測序技術，展示了該技術在不同生物樣本和疾病研究中的應用潛力。他強調了大數據分析在理解和應用時空組學數據中的關鍵作用，並討論了如何將這些技術應用於疾病的早期診斷♠︎、治療響應監測和個性化醫療方案的製定。
最後，論壇的圓桌對話活動由德國科學院院士Roland Eils主持👓。圓桌對話邀請了美國紐約布朗克斯阿爾伯特·愛因斯坦醫學院醫學、遺傳學和分子藥理學教授Sridhar Mani、德國柏林夏裏特大學醫學院柏林健康研究所分子流行病學系主任Irina Lehmann、美國印第安納大學醫學院醫學系教授黃昆、廣州國家實驗室特聘研究員李亦學🙋♀️。專家們就開展AI醫療領域的跨國合作研究與交流，共同開發新技術、共享數據資源和經驗等方面進行了深入討論，為推動全球醫療領域的創新和發展提出了寶貴的建議和展望。
第一屆智能醫學國際會議在滬的成功舉辦✋🏿，不僅展示了全球智能醫學領域的最新研究進展和技術應用♌️，為中國智能醫學的發展提供了全球視野和創新思路⚜️，也為加強全球智能醫學領域的交流與合作🎋，提高醫療服務水平🧎♂️➡️，推動國內智能醫療技術的應用與創新奠定了堅實基礎🩸。此次會議不僅為國內外學術界🧑🏼🔧、產業界搭建了一個高水平的溝通平臺👻，也為推動智能醫學技術在中國醫療體系中的落地與普及提供了寶貴的機遇🧑🏻🦱，進一步助力醫療健康事業的數字化和智能化轉型📥。
