包虫病是一种严重危害群众健康的地方病，也具有传染病和慢性病特点，长期影响我国尤其是青藏高原地区；国家疾病预防控制中心数据显示，我国是全球包虫病流行较为严重的国家之一，受威胁人群和患病人数均居前列。《“健康中国2030”规划纲要》提出，到2030年全国所有流行县基本控制包虫病流行。这既是明确的公共卫生目标，也对当前防治工作提出了更紧迫的要求。 防治成效显著但挑战依然存在。近年来，我国包虫病防控取得明显进展。患者总数从2005年的5万余例下降到2024年的23622例，降幅超过50%，显示综合防治措施持续见效。特别是近两年随着新的报告技术手段应用，疫情数据的准确性和时效性深入提高，为研判形势和制定措施提供了更可靠支撑。但风险仍在。2024年新发现患者2159例，较2021年有所上升，提示疫情存在反复可能。国家疾病预防控制局指出，当前防治仍面临传染源管控难、基层诊疗能力相对薄弱、监测预警体系有待完善等问题，一旦松懈，反弹风险不容忽视。 人工智能技术为突破瓶颈提供新路径。针对防治中的难点堵点，人工智能发展为工作提质增效提供了新选择。本次推进研讨会重点讨论AI在包虫病防治全链条的深度应用：在传染源追踪中引入智能分析，在监测预警中构建更灵敏的预警机制，在诊断环节研发超声影像辅助诊断系统，推动从传染源控制、中间宿主管控到患者筛查救治的系统化创新。有关“3.0”策略旨在构建覆盖“终末宿主管理—早期筛查—精准诊断—规范治疗—康复随访”的全流程AI赋能体系，探索可复制、可推广的“AI+疾控”防治模式。 实践基础坚实有力。清华大学及其附属医疗机构在包虫病防治上已形成较为扎实的实践积累。自2014年以来，清华长庚医院专家团队40余次赴西藏、青海、四川、甘肃、云南等高海拔流行区，累计筛查2万余人次，开展手术1400余台，培训基层医生近百人次。中国医师协会于2019年成立中国包虫病防治联盟，近年来以组团式方式支援青藏川等流行区，在救治患者的同时开展本地医务人员培训，为AI技术落地应用提供了基础条件。 创新应用前景广阔。按规划，AI赋能将从多个环节带来改进。借助便携式AI超声设备，村医可更便捷地进村入户开展筛查，提升高原地区筛查覆盖面与效率，助力实现更广范围的人群防治目标。通过影像AI智能诊断系统支撑分级诊疗，也有望提高诊断一致性与转诊效率，让手术与治疗更安全、更有效。相关创新应用预计将缓解防治链条中的关键痛点，加快科研成果转化，推动包虫病防治向更高质量发展。
从手工登记到智能预警，从单点治疗到全链防控，我国包虫病防治正在加速升级；这场与自然疫源性疾病的长期较量表明，实现更广覆盖的健康保障，既需要医疗技术进步，也离不开与地域特点相匹配的长效治理机制。当雪域高原的牧民能够通过手机及时接收疫情预警时，“一个都不能少”的健康中国愿景将更可触及。