任丽丽|任丽丽教授:呼吸系感染性疾病的精准诊断丨CACP 2021( 三 )


(二)人工智能技术
2020年《细胞》杂志上发表可利用人工智能的方法去辅助做新冠肺炎的诊断,其准确率、灵敏度、特异性都很好[15] 。但这一技术的使用、其算法和模型是否具有泛适性,还需要更多的数据支撑 。
(三)系统生物学
在鉴定感染性疾病病原时,既要关注感染病例的临床转归和结局,也要警醒是否存在新病原 。而同样,在新发突发病原导致的新发突发传染病防控上,需要要兼顾考虑到病原体本身和被感染宿主,这恰恰就是大数据组合带来的优势 。未来,数据的组合分析和新型的算法,会为我们在呼吸系感染性疾病的诊断,尤其是其精准的诊断上提供更多的思路和参考 。
(四)小结
1、明确呼吸道感染病原谱组成特征可为推进病原病因学诊断提供关键基础数据;
2、住院肺炎病例病原学诊断的检测频次,重视住院期间呼吸道病毒等共感染对疾病转归的影响;
3、宏基因组病原检测技术的应用场景以及结果解读,要充分考虑到它适应性;
4、人体多组学研究成果的积累以及人工智能的发展等将为感染病原学的精准诊断提出更多的创新性诊断策略和方法 。
参考文献(可上下滑动浏览)
[1] WHO, 2020 Global Health Estimates 2016.
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[13] Shen, et al. CID. 2020.
[14] Langelier C et al. PNAS. 2018
[15] Zhang, et al. Cell, 2020
专家介绍
任丽丽|任丽丽教授:呼吸系感染性疾病的精准诊断丨CACP 2021
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任丽丽
博士 。现任中国医学科学院病原生物学研究所副所长、克里斯托弗·梅里埃实验室副主任、研究员、博士研究生导师 。主要从事呼吸道感染病原学研究 。入选教育部2012年新世纪优秀人才培养计划 。现任国家人间传染的病原微生物实验室生物安全评审专家委员会委员,中华预防医学会生物信息学分会常委兼秘书长等,《中华实验和临床病毒学杂志》通讯编委,获2项高等学校科学技术进步奖 。
本文由《呼吸界》编辑 Asiya 整理,感谢任丽丽教授的审阅修改!
本文完,排版:Jerry
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