人工智能与数字化研究小组（ESGAID）主办的专题研讨会更是成为焦点，来自全球的顶尖专家齐聚一堂，深度探讨人工智能（AI）在多重耐药鲍曼不动杆菌（MDR-AB）等超级细菌管理中的应用突破，为全球抗感染诊疗带来全新解题思路。
鲍曼不动杆菌作为医院获得性感染的关键致病菌，尤其对中低收入国家公共卫生构成重大威胁。其临床诊疗的核心痛点在于定植与感染的精准鉴别—— 过度治疗会加剧耐药性产生，治疗不足则直接危及患者预后，而传统诊疗手段难以突破这一困境。本次专题研讨会以 “AI 在 MDR-AB 诊断与治疗中的应用” 为核心，由澳大利亚莫纳什大学 The Alfred 医院传染病科主任 Anton Y. Peleg 教授领衔主讲，系统拆解 AI 技术在抗感染全链条的落地路径与临床价值。
会议明确指出，AI 正全面重塑 healthcare 格局，核心在于而非技术竞争，这一理念贯穿整场分享。在 MDR-AB 管理领域，AI 技术实现了五大核心场景的突破
1.快速检测与耐药预测
：基于 3644 株鲍曼不动杆菌临床分离株的 MALDI-TOF 质谱数据，研究团队构建的预测模型可精准分析菌株耐药表型，覆盖血液、呼吸道、伤口等多部位样本，经多中心验证后展现出极高的临床适用性，为耐药菌快速识别提供了高效方案。
2.感染预防智能化
：AI 驱动的医院获得性感染（HAI）监测系统大幅提升检测精准度、降低变异性；大语言模型（LLM）Chatbot 可快速响应院感防控（IPC）咨询，减少隔离措施的过度使用；结合基因组测序（WGS）与电子病历（EMR）的疫情监测技术，实现了传染病暴发的早期预警，BlueDot 新冠检测案例便是典型应用。
3.抗菌药物研发革新
：传统抗生素研发面临“重复发现” 与化学空间局限，而深度学习技术打破这一桎梏。Stokes 等人 2020 年发表于《Cell》的研究证实，AI 可实现超大规模化学空间的分子筛选，从海量候选分子中精准挖掘新型抗菌化合物，生成式 AI 更能设计全新分子结构，为抗菌药研发开辟 “硅基发现” 新路径。
4.临床决策与治疗优化
：AI 算法为抗菌药物选择、剂量优化提供智能支持，同时助力疫情暴发的检测与管理，形成 “诊断 - 治疗 - 防控” 全闭环解决方案，有效解决资源分配不均的临床痛点。
会议最终达成核心共识：AI 技术已渗透到 MDR-AB 管理的每一个环节，从快速检测、耐药预测到药物研发、院感防控，一系列突破性进展正推动抗感染诊疗迈入精准化、智能化新时代。尽管 AI 在临床落地仍需解决数据标准化、模型验证等挑战，但人机协作的模式已成为不可逆的趋势。
ESCMID 作为全球感染病领域的权威平台，本次大会对 AI 技术的深度探讨，不仅为中低收入国家应对鲍曼不动杆菌等耐药菌提供了可行方案，更勾勒出人工智能赋能抗感染医学的未来图景。随着技术的持续迭代，AI 将成为破解全球抗菌药物耐药危机的核心力量，为守护人类健康筑牢防线。
