感染病原微生物（包括细菌、病毒、真菌及其他真核微生物）对人类健康构成严重威胁。传统研究方法和实验室技术存在诸多局限，主要聚焦于病原体的鉴定和分类。近年来，全基因组测序和先进生物信息学分析技术推动了该领域的研究进展。然而，在全球气候变化、生态环境变迁、城市化进程加速、社会行为模式转变等多重因素作用下，病原微生物的传播模式和影响范围正在发生持续演变。
迫切需要多维度技术手段实现病原微生物的流行病学监测和演化方向预测。此外，在快速鉴定与诊断、耐药性监测、抗微生物药物和疫苗开发以及治疗方案优化等方面，均需要更强大的数据处理和分析能力。因此，人工智能（AI）技术被引入该研究领域。
在病原微生物研究领域，人工智能展现出巨大潜力：
- 流行病学研究：AI技术可快速自动收集、整合和分析不同地区的传染病流行数据，预测疾病传播趋势和范围，追踪传染源
- 诊疗过程：机器学习不仅能分析病原体的显微图像，还能在短时间内分析多种病原体的基因组序列，预测其对特定抗生素的敏感性或耐药性
- 药物开发：研究人员利用AI模型可预测高效抗原，设计更有效的疫苗候选物，并分析药物-病原体-患者间的相互作用以优化给药方案
我们收录的原创综述和研究文章主要涵盖：
- 人工智能在病原微生物鉴别诊断中的应用
- 抗感染治疗方案制定中的AI技术
- 病原微生物流行趋势监测与预测
- 传染病预防与预警的AI模型开发
- 抗感染药物和疫苗研发创新
本专题收录的15篇研究中，最新成果包括：
- 基于深度学习的CT影像分析技术实现肺结核的革命性诊断
- 肠道微生物组数据驱动的炎症性肠病预测框架
- 结合拉曼光谱与卷积神经网络的单细胞微生物鉴定技术（准确率达95.64%）
- 预测耐药基因毒副作用的深度学习模型
- 基于Transformer架构的急性血源性骨髓炎诊断模型
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