主題：人工智能與再生醫學的融合前沿

時間：2016年3月22日

地點：美國波士頓

主辦單位：香港科學技術研究院（HKMarina）

活動形式：主題講座 + 技術演示交流會

一、會議背景

2016年，人工智能與再生醫學的交叉應用逐步成為全球科研與產業界的熱點方向。隨着機器學習、深度算法、生物數據處理與智能建模能力的快速提升，人工智能技術正逐漸滲透至幹細胞研究、組織工程、個性化治療等再生醫學核心環節之中。

在此背景下，香港科學技術研究院聚焦該領域前沿趨勢，組織專題研討會，旨在系統梳理兩大技術體系融合過程中的科學潛能、方法路徑與倫理議題，為跨領域研究與應用轉化搭建協同平台。

二、會議定位與核心議題

本次專題會以“融合”為關鍵詞，從科學方法、數據基礎、臨牀場景與倫理規範四個層面展開探討，內容涵蓋以下三個核心方向：

1. 人工智能在細胞圖像識別、組織生成建模中的作用機制；

2. 基於醫療數據的個性化預測模型與再生方案優化工具；

3. 跨學科研究所面臨的倫理審查、數據邊界與規範共識問題。

三、主題講座內容概覽

會議上午設立三場專題講座，由長期從事人工智能醫學交叉研究的專家代表擔任講者，報告內容涵蓋從算法框架到實驗驗證的全過程探索。

講座一：再生結構建模中的智能識別技術

介紹如何藉助計算機視覺與圖神經網絡對細胞狀態、組織修復過程進行自動化分析，提升再生方案的個體適配度與可視化能力。

講座二：基於深度學習的臨牀再生治療路徑預測

展示AI模型在不同治療階段所起到的輔助判斷與動態模擬作用，並強調算法在面對高異質性樣本時的穩定性與安全性。

講座三：醫學AI倫理框架下的技術介入模式

從倫理與社會影響角度，探討AI技術在再生醫學中所引發的知情邊界、干預深度與責任劃分問題，提出制度前置、透明監督與公眾對話機制的重要性。

四、實務演示與技術交流

會議下半場設置AI醫療工具演示與再生技術平台展示區域。參與機構現場展示以下典型系統與研究成果：

1. 用於幹細胞圖譜識別的多尺度圖像處理工具；

2. 面向創傷修復的再生材料仿真與功能預測平台；

3. 融合AI算法的再生醫學個體評估輔助系統原型。

與會人員在展示過程中圍繞模型準確率、應用安全性、訓練數據獲取方式及未來臨牀場景落地條件展開問答交流，強化技術認知的同時，形成多方協作共識。

五、會議成果與階段推進

1. 明確交叉研究的三大融合機制方向

會議總結人工智能與再生醫學結合可從以下三類機制推進：

數據驅動機制：基於真實世界醫療數據推動算法適配與建模優化；

結構協同機制：在學術組織、倫理評估、資源共享方面推動跨專業聯動；

轉化導向機制：通過功能場景設定提升研究成果的臨牀適用性與轉化路徑效率。

2. 提出協作網絡建設建議

倡議建立面向人工智能+生命健康方向的長期協作網絡，鼓勵研究院聯合多方平台設立“醫學AI交叉研究小組”，推動長期聯合議題設計、數據流通機制與實驗資源共建。

3. 拓展公眾倫理參與機制的探索方向

強調在生物技術高度不確定性背景下，AI介入再生醫學研究必須加強與公眾的透明對話，設立倫理預警機制與多方審議平台，防止算法風險與價值導向失衡。

六、會議總結與後續展望

本次專題會作為HKMarina首次聚焦“人工智能+生命科技”融合議題的專業會議，成功實現三項核心價值：

1. 推動科學技術之間的結構性互聯與概念共通，拓寬跨學科問題框架；

2. 構建多方共享的認知基礎，增強不同領域研究人員之間的協作可能性；

3. 為後續搭建醫學人工智能專題研究機制與倫理合規審查流程提供實踐經驗。

未來，研究院將在該方向設立專題研究課題，推動區域健康科技系統中的智能轉型，並將在後續年份持續深化AI與醫學的融合路徑與人才聯合培養機制。