本次研究小组建立在先前关于人工智能在医疗保健领域应用的讨论基础上，将聚焦于更专业的应用场景，阐明如何在医疗保健系统中发展AI作为系统级能力，并探索该技术的未来发展趋势。
我们将深入探讨人工智能在预测医学、疾病诊断和药物发现方面的机遇、挑战与伦理考量。讨论还将比较美国和欧盟的治理方法，并分析监管决策是否会影响这两个区域在该领域的相对领导地位。
与会者不仅将学习理解人工智能为医疗保健带来的能力及其系统性风险的概念框架，还将更深入地认识推动该领域创新的关键力量。本次研讨会专为关注AI能力构建与规模化实施的专业人士，以及希望了解人工智能如何应对现代卫生系统结构性挑战的人士而设计。
我们将借鉴三位在该领域前沿工作的专家的专业知识。
毛里西奥·桑蒂亚纳（Mauricio Santillana）博士是东北大学网络科学研究所健康与环境机器智能组（MIGHTE）主任。他的研究展示了机器学习如何利用非传统数据源——包括互联网搜索活动、社交媒体、临床医生行为、人类流动性及天气模式——来监测和预测疾病爆发动态，这些数据源原本并非为流行病学目的而设计。
米克洛什·索奇卡（Miklós Szócska）博士是哈佛肯尼迪学院莫萨瓦-拉赫马尼商业与政府中心（MRCBG）高级研究员，也是匈牙利前卫生国务部长。索奇卡博士将基于其在政府、政策制定及医疗系统AI实施方面的丰富经验，提供关于负责任AI采用所需战略的全面概述，以及那些常常比技术本身更少受到关注的制度基础、系统级先决条件和治理考量。
佐尔坦·萨拉西（Zoltan Szallasi）博士是哈佛医学院波士顿儿童医院计算健康信息学项目的高级研究科学家。萨拉西博士的团队一直应用基因组学来表征与癌症相关的关键生物过程。他的主要工作围绕使用下一代测序数据检测和量化乳腺癌及其他实体肿瘤中的DNA修复缺陷。这项研究的主要目标是推动基于合成致死性的癌症疗法发展，针对同源重组或核苷酸切除修复等特定DNA修复通路中的异常。
【全文结束】
