主题：数据驱动的生命科学与AI医疗
时间：2019年2月27日
地点：瑞士苏黎世
主办单位：香港科学技术研究院（HKMarina）
活动形式：算法演示 + 医疗应用案例分享

一、会议背景

2019年，人工智能在医疗领域的广泛应用已经从辅助诊断走向治疗路径优化、风险预测、个体健康管理等深层环节。与此同时，生命科学研究正以前所未有的数据体量与复杂性开展疾病机制探索，推动精准医学、数字医疗与公共健康系统的结构性重构。

在此背景下，香港科学技术研究院以“数据驱动”为核心议题，举办2019年度专题研讨会，系统探讨AI技术在生命科学与医疗实践中的融合路径。会议旨在通过前沿算法演示与应用案例分享，推动科技与健康的深度结合，强化技术发展与伦理责任的双重考量。

二、会议议题与聚焦方向

本次研讨会聚焦于以下三大核心议题：

1. AI技术如何在生命科学研究中实现高维数据建模与生物特征提取；

2. 人工智能系统在临床诊疗、个体健康预测及医疗资源分配中的实际应用场景；

3. 数据伦理、隐私保护与医疗AI透明性问题的技术应对与制度反思。

会议设计上分为两个板块：

上午：算法演示与系统功能展示；

下午：医疗实际应用项目案例分享与机制探讨。

三、技术演示与模型展示

会议首场展示中，多组AI研发团队演示了其在生命科学与医疗场景下开发的智能系统与分析模型，覆盖基础研究与临床应用两个层面：

1. 生物标志物识别系统

采用机器学习与图像识别算法，对复杂组织切片中的细胞特征进行自动标注与聚类识别，提高生物样本数据处理的效率与一致性。

2. 多维医疗预测平台

以电子健康记录为基础，构建动态学习模型，实现对个体未来发病风险、慢病进展趋势的预测，为临床干预决策提供辅助。

3. 医学知识图谱构建工具

利用自然语言处理与结构抽取算法，将已有医学研究成果整合为可计算知识网络，用于辅助医疗人员进行病例类比与诊断路径推荐。

这些展示强调AI技术在面向不确定性与复杂结构的数据中所展现出的处理力，也提出对算法训练数据来源、公平性评估与模型可解释性的反思。

四、应用案例与经验分享

在下午的应用案例环节，来自多个医疗研究机构与合作单位的代表展示其在真实临床场景中的AI实践经验：

1. 某慢性病管理平台通过深度学习模型预测高风险患者，将个性化干预建议嵌入常规健康随访系统，显著提升管理成效。

2. 一项高龄人群远程健康监测项目结合穿戴设备数据、活动轨迹与生理参数，实现非接触式健康评估与远程医疗支持。

3. 某区域级公共卫生平台将传染病数据实时建模，结合AI预测模型用于制定应急响应策略，强化数据驱动下的公共卫生决策能力。

案例分享过程中，与会代表高度关注“如何让技术真正服务临床”“如何平衡效率与信任”等问题，推动技术开发者、医生、患者三方形成更多结构化对话。

五、会议成果与重点共识

本次会议形成以下几项主要共识：

1. 数据驱动

AI在医疗与生命科学中的作用已不再局限于工具，而正在重塑研究路径、诊疗结构与健康管理模型。

2. 强化伦理治理与公众接受机制

在强调技术突破的同时，需设立评估模型偏倚、结果解释边界与隐私保护标准，使技术发展始终保持人本导向。

3. 强化多方协同机制

科研机构、医院、政府与平台企业应共建数据合作框架，推动基础研究、算法开发与临床反馈之间的联动闭环。

六、会议后续推进方向

结合会议成果，香港科学技术研究院将在以下方向开展下一阶段的制度设计与研究布局：

1. 建立“医学AI协同研究小组”，聚焦高质量数据建设、跨部门协同与模型评估标准制定；

2. 启动“公共健康数据共享试点计划”，探索科研-公共机构之间的数据互信机制；

3. 推动构建医疗AI伦理观察机制，为模型开发与应用部署提供动态社会反馈系统。

此外，研究院也将在后续年度设立“AI与健康”常态化研究课题，与不同领域科研者共同探索数据智能赋能人类健康的长期路径。