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本周末，國家傳染病醫學中心首屆感染合作論壇暨東方國際感染病學術周（Oriental ID week）將在上海開幕。

3月31日，在會議開幕前一天的一場病原微生物網絡臨床預警論壇上，大會主席、國家傳染病醫學中心、復旦大學附屬華山醫院感染科主任張文宏表示，雖然今年世衛組織指出，有信心說新冠大流行將不再構成國際關注的突發公共衛生事件，但新冠進入常態化防疫階段后，疫情仍會繼續演變，病毒突變引發的地方性流行還會經常發生，未來其他新發傳染病的再次流行也是我國必然會遭遇的公共衛生挑戰。

面對這些挑戰，張文宏提出，為了能夠做到早預檢和多點觸發，建立基于醫院的傳染病病原監測網絡實驗室，建立新發突發傳染病的早期診斷體系，提高預測預警及防控能力，是當前迫切的現實需求，也是國家傳染病醫學中心重要的戰略任務。“我們需要一個協同創新的平臺。”張文宏表示。

論壇上，國家傳染病醫學中心與國內幾十家省市級醫院以及診斷中心建立了合作平臺，共建臨床病原微生物網絡實驗室，覆蓋到全國的各個區域。

復旦大學上海醫學院、公共衛生安全教育部重點實驗室、上海市重大傳染病與生物安全研究院王偉炳教授在論壇上介紹了傳染病監測數據與科研應用，他特別強調了大數據技術如何用于傳染病的監測，并強調提高大數據使用的透明度。

王偉炳表示，大數據已經在流感等傳染性疾病的監測方面發揮作用，例如谷歌就發布了流感趨勢。不過他強調，應該要警惕所謂的“大數據傲慢”。

“現在大數據的作用替代不了專家，我們要防范’數據自大’帶來的風險，應該鼓勵大數據和小數據齊頭并進，提高大數據使用的透明度，加強對大數據質量的評估。”王偉炳表示。

王偉炳介紹稱，在新冠疫情進入常態化防疫階段后，上海已經建立起1.2萬人的隊列長期跟蹤，同時依托上海各醫院的發熱門診等醫院數據，動態刻畫了疫情的發展，建立起上海感染率的趨勢預測。

他在論壇后對第一財經記者表示：“這個隊列的樣本量還太小，上海也在思考往后如何繼續維護和發展。”

王偉炳還告訴第一財經記者，正在關注GPT這類大模型在病原監測方面的作用。“機器學習是目前預警預測的一種趨勢，但是現在的問題是已有的數據存在很大的局限性，而AI很難糾偏，專家不可或缺。”他說道。

在談到傳染病監測如何用于科研的趨勢時，王偉炳表示：“應該打通部門、機構間與傳染病相關數據的壁壘，實現多元數據共享；在傳染病發生、發展的多個環節，尤其是在傳染病危險因素的節點上，建立傳染病監測預警平臺，最大限度提升傳染病預警的敏感性和及時性。”

他還稱，應充分發揮我國傳染病聯防聯控機制優勢，建立多系統、多部門、多層級的傳染病監測預警機制及平臺。

國家傳染病醫學中心是由國家衛健委于2021年4月16日批復設立的，主要任務是推動優質醫療資源擴容和區域均衡布局，提高傳染病專科醫療衛生服務能力，提升我國感染性疾病的救治水平。

國家傳染病醫學中心首屆感染合作論壇將持續一周，覆蓋各個亞科學，涉及細菌耐藥、真菌、結核、艾滋、新發傳染病、重癥感染、肝病、移植相關感染等，并針對傳染病的臨床診療體系建設、疾病防控體系在流行病學監測的應用、以臨床研究促學科發展和臨床研究聯合體建設等主題進行討論。

3月31日，器官移植與感染論壇發布了《實體器官移植受者新冠病毒感染診療專家共識》；此外，大會也高度關注醫學大數據和人工智能技術對疾病精準化診治的推動作用，并發布了一份針對肝病臨床研究和診療的《肝硬化標準數據集》，有助于提升疾病診治的信息化、標準化和智能化水平。