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在本届论坛《院士讲坛》板块，肝病领域四位院士同台开讲。中国工程院院士、北京大学医学部庄辉汇报了全球消除乙肝进展，并重点讲解了我国消除乙肝进展。庄辉院士指出，2016年，世界卫生组织提出“2030年消除病毒性肝炎作为公共卫生危害”的目标，届时病毒性肝炎的新发感染率要减少90%，病死率减少65%，诊断率达到90%，治疗率达到80%。

“全球乙肝表面抗原(HBsAg)阳性人数由2019年的2.96亿减少到2.57亿，一般人群流行率由3.8%减少到3.2%，5岁以下儿童全球乙肝表面抗原流行率从0.9%减少到0.7%。2022年全球不同地区慢性乙肝诊断率和治疗率提升到19%和8%，距离世界卫生组织的目标还有很大距离。”庄辉院士介绍，我国在消除乙肝危害方面取得较大进展，急性乙肝发病率、一般人群全球乙肝表面抗原流行率，以及乙肝相关肝癌发病率均显著下降。乙肝诊断率和治疗率均高于全球，分别达到24%、15%。在疫苗接种方面，我国均大幅领先于全球，其中3针疫苗覆盖率达到了99%。

中国科学院院士、解放军第五医学中心王福生梳理了目前干细胞治疗产品/药物的临床试验情况。他指出，骨髓间充质干细胞(MSC)治疗肝衰竭、肝硬化，可提高患者生存率。全球首个针对HBV抗原的特异性T细胞受体的T细胞疗法(TCR-T)在治疗乙肝相关肝癌方面显示出良好的安全性和靶向性，且已初显疗效。目前我国细胞治疗产业方兴未艾，发展之路任重道远，需要产学研医应一体化协作。

中国工程院院士、北京清华长庚医院院长董家鸿解读了转化治疗的概念、路径及其在系统治疗时代的发展趋势。他指出，靶向治疗和免疫治疗为转化治疗提供了新的契机，显著提升了治疗有效率；未来的转化治疗将更加注重局部治疗与系统治疗的序贯结合，以实现治愈性手术的目标；然而，如何预测治疗反应、选择最适合的受益人群以及确定最佳联合治疗方案，仍是当前转化治疗面临的新挑战。

中国工程院院士夏宁邵分享了戊肝的预防与诊断进展，传统的HEV抗原检测试剂存在灵敏度不足和阳性周期短的问题。夏宁邵院士带领的厦门大学研究团队成功发现HEV pORF2蛋白在尿液中的特异性富集，并据此研发出全球首个以尿液中pORF2抗原为检测目标的HEV抗原尿液检测试剂盒。该创新将戊肝诊断的靶标从血液或粪便转移至尿液，为戊肝诊断提供了高效便捷的新手段，显著提高了诊断可及性和效率。

本次大会主席首都医科大学附属友谊医院贾继东教授系统分析了肝病领域未被满足的临床需求。他从未满足需求的定义着手，分类剖析了目前肝病领域未被满足的需求，分别为乙肝功能性治愈、丙肝疫苗的缺失、非酒精性脂肪肝的治疗和肝纤维化的评估、肝癌的诊断和精准治疗和自身免疫性肝病治疗的缺乏。目前众多国内外学术机构、研发型企业、医务人员及监管部门投入大量资源，致力于研发慢性乙型肝炎临床治愈、代谢相关性脂肪肝性肝病及肝细胞癌的药物，相信在不远的未来，越来越多的未满足需求将得以解决。

香港特区行政会议召集人、立法会议员叶刘淑仪致辞时表示，香港作为汇聚东西方文化精髓的国际大都市，在“一国两制”下拥有背靠祖国，联通世界的独特优势，为中华文化走向世界开创了新路径。期待香港环球文博协会讲好文物故事、讲好中国文化故事，同时积极引进世界各地优秀文化成果，为香港发展为中外文化艺术交流中心贡献力量。

香港环球文博协会会长林志明在致辞中表示，协会将用好香港国际化优势和多元文化平台，提升中华文化在国际上的影响力，同时以文博会友，面向世界吸引人才。他强调，协会将积极举办展览、讲座、研讨会等，为香港文化人才提供更多的学习交流机会，让更多人了解中华文化魅力，“期待与社会各界携手同心，为弘扬中华文化、实现民族复兴伟业贡献智慧和力量。”(完)

约瑟夫•希发基思指出，当今世界，对人工智能的终极目标存在两种不同的观点。有些人认为它应该是通用人工智能，旨在构建超越人类思维能力的，在医疗保健、金融、交通运输和制造业等多个领域做出有效决策的超级智能代理。另一些人则认为，其终极目标是实现自主的人工智能，构建具有人类水平的智能机器，能够替代人类在现有组织中的工作，如自动驾驶汽车、智能工厂、自治的网络等等。但是目前我们所拥有的，还是一个弱人工智能，是智能助手，它通过与用户的互动来提供服务。约瑟夫•希发基思相信现在有三种不同的人工智能使用方式，包括作为助手、作为监视器、作为控制器来。中国可以利用自身庞大的工业系统，在迈向自主人工智能的道路上取得领先地位。

人工智能面临两种主要风险，一种是技术风险；另一种是人为风险，它可以通过监管或者法律的框架来控制。对由于人工智能所带来的自动化导致的失业问题，也可以通过适当的社会政策来应对。除此之外，还有两种社会性风险，一种是怎么在选择和性能之间取得平衡，如果我们不能确保系统是以公正、中立的方式使用可靠信息，则不要将决策权交给系统；另一种就是性能的提升，我们要考虑其是否与人类控制的缺失相平衡。

对于怎样建立一个全球性的监管框架，约瑟夫•希发基思表示，人们都认识到必须要对人工智能进行监管，但对在实际中如何进行监管并没有达成一致。欧盟和美国之间，在人工智能监管方面也存在一定的差异。欧盟拥有更严格和更完善的人工智能监管法律，尤其是它通过了《人工智能法案》和《数字服务法案》，采用风险管理的方法，要求人工智能系统在关键性的应用中具有高度的可靠性。而美国的监管相对较少有强制性，例如它发布的《人工智能行政命令》，就包括一些建议和指导性意见。美国的监管者和大型科技公司的立场是一致的，他们倡导符合伦理的人工智能原则。但是从技术角度看，它并不是基于非常严格的技术标准对人工智能系统进行评估。

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