在會議開幕前一天的一場病原微生物網絡臨床預警論壇上，大會主席、國家盛行癥醫學中心、復旦大學隸屬華山醫院感染科主任張文宏表明，盡管今年世衛安排指出，有決心說新冠大流即將不再構成世界關註的突發公共衛生事件，但新冠進入常態化防疫階段後，疫情仍會持續演變，病毒突變引發的地方性盛行還會經常產生，未來其他新發盛行癥的再次盛行也是我國必然會遭遇的公共衛生應戰。

　　

　　面對這些應戰，張文宏提出，為了可以做到早預檢和多點觸發，樹立基於醫院的盛行癥病原監測網絡實驗室，樹立新發突發盛行癥的前期診斷系統，進步猜測預警及防控才能，是當時迫切的現實需求，也是國家盛行癥醫學中心重要的戰略任務。「我們需要一個協同立異的渠道。」張文宏表明。

　　

　　論壇上，國家盛行癥醫學中心與國內幾十家省市級醫院以及診斷中心樹立了協作渠道，共建臨床病原微生物網絡實驗室，掩蓋到全國的各個區域。

　　

　　復旦大學上海醫學院、公共衛生安全教育部要點實驗室、上海市嚴重盛行癥與生物安全研究院王偉炳教授在論壇上介紹了盛行癥監測數據與科研使用，他特別著重了大數據技術怎麽用於盛行癥的監測，並著重進步大數據運用的透明度。

　　

　　王偉炳表明，大數據已經在流感等感染性疾病的監測方面發揮效果，例如谷歌就發布了流感趨勢。不過他著重，應該要警覺所謂的「大數據傲慢」。

　　

　　「現在大數據的效果代替不了專家，我們要防備』數據自負』帶來的危險，應該鼓勵大數據和小數據齊頭並進，進步大數據運用的透明度，加強對大數據質量的評估。」王偉炳表明。

　　

　　王偉炳介紹稱，在新冠疫情進入常態化防疫階段後，上海已經樹立起1.2萬人的行列長期跟蹤，一起依托上海各醫院的發熱門診等醫院數據，動態刻畫了疫情的開展，樹立起上海感染率的趨勢猜測。

　　

　　他在論壇後對榜首財經記者表明：「這個行列的樣本量還太小，上海也在考慮往後怎麽持續維護和開展。」

　　

　　王偉炳還告知榜首財經記者，正在關註GPT這類大模型在病原監測方面的效果。「機器學習是目前預警猜測的一種趨勢，但是現在的問題是已有的數據存在很大的局限性，而AI很難糾偏，專家不可或缺。」他說道。

　　

　　在談到盛行癥監測怎麽用於科研的趨勢時，王偉炳表明：「應該打通部分、機構間與盛行癥相關數據的壁壘，完成多元數據同享；在盛行癥產生、開展的多個環節，尤其是在盛行癥危險要素的節點上，樹立盛行癥監測預警渠道，最大限度提高盛行癥預警的敏感性和及時性。」

　　

　　他還稱，應充分發揮我國盛行癥聯防聯控機製優勢，樹立多系統、多部分、多層級的盛行癥監測預警機製及渠道。

　　

　　國家盛行癥醫學中心是由國家衛健委於2021年4月16日批復建立的，主要任務是推動優質醫療資源擴容和區域均衡布局，進步盛行癥專科醫療衛生服務才能，提高我國感染性疾病的救治水平。

　　

　　國家盛行癥醫學中心首屆感染協作論壇將持續一周，掩蓋各個亞科學，觸及細菌耐藥、真菌、結核、艾滋、新發盛行癥、重癥感染、肝病、移植相關感染等，並針對盛行癥的臨床治療系統建造、疾病防控系統在盛行病學監測的使用、以臨床研究促學科開展和臨床研究聯合體建造等主題進行討論。

　　

　　3月31日，器官移植與感染論壇發布了《實體器官移植受者新冠病毒感染治療專家共識》；此外，大會也高度關註醫學大數據和人工智能技術對疾病精準化診治的推動效果，並發布了一份針對肝病臨床研究和治療的《肝硬化規範數據集》，有助於提高疾病診治的信息化、規範化和智能化水平。