我院药学部林厚文教授和卡塔尔大学Suhail Doi教授担任主席，海军军医大学第三附属医院徐畅教授、我院顾智淳教授、山西医科大学贾鹏丽教授、复旦大学孙毅教授、海军军医大学第三附属医院王帅勋教授、复旦大学田鹏教授分别主持。

 本次分论坛聚焦“人工智能、大数据与循证医学方法学创新”，邀请了来自北京大学、四川大学华西医院、卡塔尔大学、墨尔本大学等多所国内外顶尖高校与医疗机构的多位专家学者，就AI赋能循证医学、真实世界数据挖掘、临床研究质量与评价体系等前沿热点进行了深入探讨。

论坛上半场聚焦于人工智能与大数据在医学研究中的突破性应用。

首先由四川大学华西医院的喻佳洁教授系统介绍了《创新外科临床研究框架—IDEAL》。针对外科手术等复杂干预措施难以开展RCT的挑战，IDEAL框架提出了从“设计（Idea）”到“长期随访（Long-term follow up）”的全生命周期评价路径。

来自北京大学公共卫生学院的刘志科教授分享了《大数据驱动生命历程队列构建与应用研究》。他以宁波鄞州区域健康大数据平台为例，介绍如何打通妇幼、疾控、临床等多源数据，构建“一人、一生、一条数据”的超大型生命历程队列。

北京大学健康医疗大数据国家研究院的杜建教授作了题为《证据三角测量分析（Evidence Triangulation Analysis）》的精彩分享。杜教授介绍了一种名为“证据三角测量”的新方法，主张利用大语言模型提取不同设计研究（RCT、观察性研究等）中的因果证据，通过合并效应方向而非单纯的效应量来评估证据的收敛性，为解决复杂的科学争议提供了新视角。

北京大学杨超教授带来了《AI 在临床实践与科研领域的探索应用》的报告。报告深入剖析了医疗大数据治理面临的标准、共享与伦理三大瓶颈，并分享了该院在数智化建设方面的实践破局。

北京大学循证医学中心的孙凤教授分享了题为《人工智能赋能循证医学的智能化》的报告。针对医学文献爆炸式增长与传统人工筛选效率低下的矛盾，孙教授带领团队开发了自动化文献筛选工具LitAutoScreener。该工具结合大语言模型（LLM）与思维链推理技术，在药物干预研究中实现了高精度的自动化筛选，为循证决策提供了高效的技术支持。

论坛下半场则侧重于临床研究方法学规范与证据生态治理。

来自墨尔本大学的Ben W. Mol教授以《Randomised clinical trials: What China can do for the world?》为题，通过线上会议分享了关于随机对照试验（RCT）核心价值的深度思考。他强调，尽管真实世界研究日益兴起，但RCT仍是评估干预措施效果的金标准。Mol教授通过生动的案例，警示了研究中存在的欺诈数据问题，并呼吁中国学者应致力于解决临床急需解决的真问题，开展高质量的临床研究。

针对当前备受关注的学术诚信与证据质量问题，徐畅教授详细介绍了《VITALITY研究：问题试验对医疗证据生态体系的影响》。徐教授团队通过构建“证据污染链”，量化了被撤稿的“问题试验”如何通过系统评价层层扩散并最终污染临床指南。该研究不仅揭示了证据生态的脆弱性，也推动了国际顶级期刊《The BMJ》签署新的数据共享与透明化政策。

山西医科大学贾鹏丽教授、山东大学公共卫生学院高亚教授、海军军医大学第三附属医院刘明凯教授、四川大学华西第二医院邹锟教授、中国药科大学田磊教授就与会专家的相关研究成果发表了关于循证药学当前的发展机遇与挑战的不同看法。

本次论坛内容丰富，从微观的技术工具开发到宏观的证据生态治理，从传统的RCT设计到前沿的AI大模型应用，为与会者呈现了一场多维度、高水平的学术盛宴，对推动我国循证药学与临床研究的数智化转型具有重要意义。

供稿：刘明凯  张雪梅