智汇瓯越，赋能未来：2026年公立医院AI助力学科发展交流会（第二期）圆满落幕

一、 云端聚首，共启AI医疗新篇章

晚上19时整，会议在热烈的氛围中拉开帷幕。本次大会由温州医科大学附属第一医院周颖教授与张春红教授共同担任会议主席。两位主席在开场致辞中表示，随着公立医院高质量发展意见的深入推进，学科建设已从单纯的规模扩张转向内涵式建设。在这个过程中，AI技术作为关键的“新质生产力”，在辅助临床决策、优化用药方案、提升医疗质量等方面发挥着不可替代的作用。本次交流会旨在搭建一个跨区域、跨学科的对话平台，探讨AI如何真正落地于临床痛点，特别是在复杂感染性疾病的诊疗中发挥“智囊”作用。

二、 学术前沿：深耕复杂感染，探索精准诊疗

会议的上半场学术报告环节，由周颖教授担任主持。三位讲者带来了紧贴临床实际的精彩分享。

1. 免疫缺陷继发IPA的诊疗进展

上海交通大学医学院附属仁济医院余跃天教授率先作了题为《免疫缺陷继发IPA的诊疗进展》的主题报告。侵袭性肺曲霉病（IPA）是免疫缺陷患者（如血液肿瘤、器官移植、长期使用免疫抑制剂患者）面临的致命威胁。余教授结合最新的国内外指南与临床研究指出，IPA的早期诊断仍是临床的巨大挑战。他详细剖析了GM试验、G试验等传统生物标志物的局限性，并前瞻性地探讨了基于大数据的AI影像学模型在早期识别IPA典型征象（如晕轮征、新月征）中的巨大潜力。余教授强调，未来的诊疗趋势必然是“临床特征+影像学+分子生物学”的多维融合，而AI技术有望将这些复杂数据进行降维分析，从而大幅缩短诊断时间，为患者争取宝贵的救治窗口。

2. 全流程TDM驱动的重症CRAB颅内感染个体化用药监护

随后，永嘉县人民医院徐张鹏教授带来了《全流程TDM驱动的重症CRAB颅内感染个体化用药监护》的硬核分享。碳青霉烯类耐药鲍曼不动杆菌（CRAB）颅内感染是神经外科重症监护室（NICU）的“噩梦”，其致死率极高，且由于血脑屏障的存在，药物难以在颅内达到有效浓度。徐教授通过详实的临床案例，展示了治疗药物监测（TDM）在指导多黏菌素、替加环素等“最后防线”药物剂量调整中的决定性作用。他进一步提出，TDM不应仅仅停留在“测浓度”的层面，更应结合患者的病理生理状态、病原菌的MIC值，借助AI算法建立群体药代动力学（PPK）模型，实现从“经验性用药”向“预测性用药”的跨越，真正做到“量体裁衣”。

3. 一例Q热的病例讨论

温州医科大学附属第一医院杨海萍教授分享了一例极具迷惑性的《一例Q热的病例讨论》。Q热作为一种由贝纳柯克斯体引起的人畜共患病，临床表现多样且非特异，极易误诊漏诊。杨教授生动还原了该病例的诊疗全过程，从初始的发热待查，到抽丝剥茧发现隐藏的流行病学史，再到最终通过宏基因组二代测序（mNGS）技术一锤定音。该病例不仅展示了温医大附一院多学科协作（MDT）的诊疗实力，也引发了与会者对于“AI在罕见病、少见病辅助诊断中价值”的深刻思考。当临床医生面临“信息孤岛”时，AI强大的知识图谱和文献检索能力，或将成为破局的关键。

三、 巅峰对话：从抗感染策略到AI临床赋能

在张春红教授的主持下，会议进入了高潮迭起的主题讨论环节。山西省人民医院郭金林教授、平阳县中医院张小明教授、温州医科大学附属第一医院陈连国教授以及漯河医学高等专科学校第二附属医院蒋玉龙教授作为讨论嘉宾，围绕三个核心议题展开了深度交锋。

议题一：IPA早期识别难点与抗真菌药物选择，疗程如何平衡疗效与不良反应？

郭金林教授结合基层医院实际情况指出，由于缺乏高精尖的检测设备，IPA的早期识别往往滞后。他呼吁AI辅助诊断工具应当向基层下沉，通过简单的血常规、生化指标结合基础影像，利用AI模型给出风险预警。张小明教授则聚焦于抗真菌药物的毒副作用，如伏立康唑的视觉障碍、肝毒性等。他指出，AI可以通过收集患者的多组学数据，预测个体对药物的敏感性及不良反应发生风险，从而在保障疗效的同时，最大程度降低药物对患者的二次伤害。

议题二：针对CRAB颅内感染，如何实施全流程TDM，真正实现颅内感染的药学个性化用药监护？

陈连国教授强调，重症感染的治疗是“时间与浓度的赛跑”。他认为，全流程TDM必须与医院信息系统（HIS）深度绑定，AI可以自动抓取患者的肾功能指标、白蛋白水平等，实时计算出推荐的负荷剂量与维持剂量，并推送到医生的移动终端。蒋玉龙教授对此深表赞同，他补充道，对于高难度的颅内感染，往往需要多药联合。AI能够帮助临床药师在复杂的药物相互作用网络中，寻找出最优的给药组合，避免药物拮抗。

议题三：结合自己本职工作，谈谈AI如何赋能？

在谈及AI赋能时，专家们各抒己见。大家一致认为，AI不是来抢医生饭碗的，而是医生的“超级外脑”。在日常工作中，AI可以承担大量繁琐的文书工作、病历质控以及初步的影像筛查，让医生将更多精力回归到与患者沟通、复杂病情研判等“人文与智力”并重的环节。同时，AI在临床科研（如真实世界数据挖掘、队列研究）中的赋能作用也不容小觑，它将极大提升公立医院医务工作者的科研产出效率。

四、 总结与展望：拥抱变革，行稳致远

会议尾声，张春红教授对本次大会进行了全面总结。她高度评价了各位讲者与讨论嘉宾的真知灼见。张教授指出，本次会议从IPA的早期诊断到CRAB的精准用药，再到罕见Q热的甄别，每一个病例和报告都彰显了临床医生在复杂感染领域的精湛技艺。而贯穿始终的“AI”主线，则为大家打开了学科发展的新视野。

张春红教授强调，AI技术在医疗领域的应用已经跨越了“概念验证”的阶段，正在向“临床落地”的深水区迈进。作为公立医院的医务工作者，我们不仅要熟练掌握临床技能，更要具备数字化的思维，主动拥抱AI、驾驭AI，用数据驱动诊疗规范，用智能提升学科内涵。未来，公立医院的高质量发展，必然是医学与工学、信息学深度融合的结晶。