2019年，香港科學技術研究院圍繞“智能醫療技術落地”與“前沿交叉學科融合機制”兩大主題，在瑞士蘇黎世與美國舊金山成功舉辦“數據驅動的生命科學與AI醫療”專題研討會與“生物工程與量子計算融合沙龍”。兩項活動以算法示範、實驗模擬與機制探討為主要形式，不僅搭建了學術、臨牀與計算系統之間的對話平台，也為制度設計與跨學科方法創新提供了基礎路徑與合作框架。

2月在蘇黎世舉辦的專題研討會集中呈現AI技術在生命科學領域的落地成果與制度挑戰。來自全球十餘家研究機構與企業的代表，通過算法演示與場景化應用展示，系統解析AI如何在生物標誌物識別、疾病預測建模與知識圖譜構建中提升研究效率與精度。會議通過三類典型案例——面向初診篩查的圖像識別系統、基於穿戴數據的個體健康動態預測模型與傳染病流行風險響應平台，展示出AI對基礎研究、醫療服務與公共決策的廣泛影響。

與此同時，會議設立的“醫療數據倫理”專題對話，圍繞AI醫療中“數據偏倚”“模型可解釋性”“患者知情權”與“算法問責機制”等議題展開激烈討論。與會代表一致認為，技術部署需以倫理機制為前提，而非事後補償，應從模型設計階段即引入公平性指標與透明度路徑。

本次研討會推動研究院制定三項制度性建議：一是建立“AI醫學評估模型聯合框架”，推動算法性能指標與醫療實際評估機制的對接；二是設立“健康數據共管平台”，鼓勵多方數據共享與合規機制共建；三是推動“患者—科研機構—AI開發者三方對話機制”，建立科研倫理的公眾表達接口。

7月在舊金山舉辦的“生物工程與量子計算融合沙龍”則更具前瞻性與探索性。活動採取封閉邀請制，以“創意實驗”為核心環節，組織跨學科研究人員以任務小組形式開展多模態實驗。三天中，參與者圍繞“蛋白質構象預測的量子建模嘗試”“藥物反應模擬的狀態切換算法”和“高維生命數據結構的轉譯工具”進行模擬測試，並在最後階段聯合輸出跨模態實驗流程圖與原型方案。

本次沙龍提出多個機制創新：一是“實驗流程雙語化”，將生命科學語言與量子邏輯進行語義對接，構建可互譯的實驗流程；二是引入“倫理感知閾值機制”，在建模階段設立倫理風險識別流程，用於防控技術濫用邊界；三是設立“跨模態開發接口”，支持多算法平台對接，提升模型構建的開放性與共享性。

活動期間形成三項行動計劃：一是設立“生物計算融合方法集”專題研究，構建面向生物複雜性的建模範式；二是啓動“跨學科實驗開發平台”建設計劃，推動可視化、低門檻建模工具平台開發；三是試點“科技倫理嵌入機制”，將社會價值預警系統納入模型設計生命週期內，實現研究與責任的動態共構。

兩項活動從落地機制與理論架構兩個維度出發，為研究院構建“制度引導—技術支撐—倫理保障”三位一體的科研治理框架提供了有力基礎。未來，香港科學技術研究院將繼續深化數據智能、模型協同與社會責任的戰略融合，構建具備制度彈性與跨學科思維能力的科研支撐體系，推動科技發展真正嵌入公共系統、迴應社會價值。

編輯：秘書處