转载自：SIFIC感染视界
在美国或欧洲，想要成为一名合格的感染病（Infectious Diseases, ID）专科医生，基本上都需要经历从「内科住院医师」到「感染病专科培训」的模式，都需要扎实的内科基础、系统的感染病理论与临床操作训练、紧密的实验室与公共卫生协作能力，并通过相应的专科考试或资质认证才能最终独立执业。
自2025年2月5日至今，SIFIC团队特别开设《美欧感染科建设》专栏，先后为大家系统介绍了美国、欧洲的感染病专科医师培养体系、培训方法、目标和要求，并详述了感染病医生对微生物学专业知识的需求，对其学习要点和学习途径也进行了梳理和归纳，特别是感染医生在AMS中的作用和工作模式。今天是最后一期，让我们一起来看看感染科建设相关热点问题、发展方向及其对中国的启示吧！
摘要
一、疾病谱的变化趋势
-
新发传染病（Emerging Infectious Diseases, EIDs）：如 COVID-19、猴痘（Mpox）、亨尼帕病毒（Henipavirus）等，对全球公共卫生构成重大威胁。感染病学科需强化应急响应能力，提高早期识别、诊断和防控措施的效率。 -
再发传染病（Re-emerging Infectious Diseases）：如结核病、麻疹、登革热、白喉等，在部分国家因疫苗接种覆盖率下降、抗生素耐药性增加而重新成为威胁，要求感染病学科加强全球健康合作，优化疫苗管理和疾病监测。
-
耐药菌的挑战：碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE）、碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌（CRAB）、耐万古霉素肠球菌（VRE）、甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌（MRSA）等超级耐药菌的增长，使抗菌药物管理（AMS）成为感染病科的重要职能之一。 -
全球性应对策略：美国 CDC、欧洲 ECDC 和 WHO 等机构已发布抗菌耐药应对策略，要求医院建立 AMS 团队，加强数据监测、合理使用抗生素，并促进新型抗菌药物研发。
-
免疫低下人群感染：器官移植患者、血液病患者、接受生物制剂治疗的风湿病患者等均为感染高风险人群，要求感染病学科提升机会性感染（如侵袭性真菌感染、分枝杆菌感染）的诊疗水平。 -
长期抗病毒治疗：HIV/AIDS 患者的长期管理、慢性乙型肝炎、丙型肝炎的抗病毒治疗，仍是感染病科的重要任务。 -
生物制剂相关感染：随着 TNF-α 抑制剂等生物制剂的广泛应用，相关感染的识别与预防成为新的关注点。
二、医疗服务范围和模式的变革
-
感染病学科与 ICU、血液病科、肿瘤科、风湿免疫科等紧密合作，在重症感染、移植感染、机会性感染等领域形成 MDT 模式，提高精准治疗能力。 -
在器官移植领域，感染病医生需与移植科团队合作，评估患者术前感染风险，并提供术后感染防控指导。
-
人工智能（AI）赋能感染病管理： -
AI 可通过分析电子健康记录（EHR）、微生物检测数据，优化抗菌药物选择。 -
机器学习模型可预测院内感染暴发，提高感控策略的精准性。
-
-
分子诊断技术： -
宏基因组测序（mNGS）、CRISPR 诊断技术等大幅提升感染病原检测的精准度，推动感染病学科向精准医疗发展。
-
-
远程医疗（Tele-ID）： -
美国和欧洲广泛采用远程感染病会诊（Tele-ID），特别是在 AMS 监测、抗菌药物调整等领域，帮助偏远地区医院优化感染管理。
-
-
数据驱动 AMS：美国和欧洲医院广泛应用 AI 和大数据技术，提高抗菌药物管理的智能化和精准化水平。 -
感染病医生与药师的协作： -
在 AMS 体系中，美国强调感染病医生主导，而欧洲（如英国）更多由 ID 药师主导。 -
感染病医生负责感染性疾病的诊断和治疗，药师则专注于抗菌药物优化。
-
三、研究热点与发展方向
-
-
噬菌体疗法： 随着抗生素耐药性的增加，噬菌体疗法作为一种潜在的替代或补充治疗手段，受到了广泛关注。噬菌体是特异性攻击细菌的病毒，能够靶向并杀灭特定的病原菌。近期的研究表明，噬菌体疗法在治疗多重耐药菌感染方面显示出潜力。然而，临床应用仍面临挑战，包括噬菌体的选择、纯化以及可能的免疫反应等问题。 -
免疫治疗： 免疫调节疗法在感染性疾病中的应用是一个活跃的研究领域。例如，PD-1抑制剂等免疫检查点抑制剂已被用于慢性感染的研究中，旨在通过调节宿主免疫反应来控制感染。此外，细胞因子疗法和疫苗的结合也被探索用于增强免疫系统对抗感染的能力。 -
新型抗菌药物： 针对耐药菌的出现，研究者们正在开发新型抗菌药物。例如，RNA靶向抗感染药物和抗菌肽等新型疗法正在研究中。这些新型药物有望克服传统抗生素的局限性，提供更有效的治疗选择。
-
-
mRNA疫苗的优势： -
研发速度快：从序列确定到临床试验的时间短，适用于新兴传染病的快速应对。 -
免疫原性强：可诱导强烈的体液和细胞免疫反应。 -
可快速优化：可通过基因编辑调整疫苗序列，以适应病毒变异。
-
-
-
病毒载体疫苗（如阿斯利康疫苗、J&J疫苗）——广泛用于 COVID-19，但存在免疫原性下降等问题。 -
纳米疫苗——通过纳米颗粒包裹抗原，增强免疫效应。 -
植物基疫苗——利用植物细胞表达抗原，可降低成本并提高稳定性。
-
-
-
铜绿假单胞菌疫苗 -
鲍曼不动杆菌疫苗 -
MRSA疫苗 这些疫苗的研究已进入临床试验阶段，预计未来5-10年内可能上市。
-
-
-
Beyfortus（Nirsevimab）：用于预防婴幼儿RSV感染。 -
AR-701（抗多种冠状病毒mAb）：针对新冠及未来可能的新型冠状病毒。
-
-
-
Cefiderocol（头孢地尔）：一种针对碳青霉烯耐药革兰阴性菌（CRE、CRAB、CRPA）的头孢菌素，已被FDA批准。 -
Lefamulin（左旋吡那米星）：一种针对耐药肺炎链球菌的抗菌药物。 -
Zoliflodacin：一种新型氟喹诺酮类抗生素，可用于治疗耐药淋病。
-
-
-
粪菌移植（FMT）：已被 FDA 批准用于治疗复发性艰难梭菌感染（CDI）。 -
益生菌与合成微生物组疗法：用于调节肠道菌群，降低多重耐药菌的定植风险。
-
-
-
IL-7 免疫调节剂：用于 败血症和危重感染患者的免疫恢复。 -
抗炎药物（JAK 抑制剂）：研究显示，这类药物可能有助于调节严重感染中的宿主炎症反应。
-
-
-
BlueDot、HealthMap：基于机器学习的疫情监测系统，在COVID-19暴发前几天就预测到了疫情的发生。 -
AI 分析社交媒体数据，能够在 登革热、寨卡病毒、流感 等疫情爆发前提供预警。
-
-
-
AI辅助诊断：通过分析患者数据、微生物培养结果和病原体耐药性，推荐最优抗生素治疗方案。 -
机器学习优化 AMS：如英国 NHS 正在试点的 AI AMS 系统，通过大数据分析优化抗生素使用，减少耐药菌的产生。
-
-
-
智能手卫生监测系统：通过摄像头和AI分析医护人员的洗手合规率。 -
环境微生物监测：AI 结合微生物基因测序，可识别高风险环境，并提出感染控制建议。
-
四、学科发展的机遇、挑战与策略
-
基因组学和微生物组学的发展：利用 mNGS（宏基因组测序） 和 单细胞测序技术，可以实现感染性疾病的 精准诊断 和 个性化治疗，提高病原体鉴定的准确性。 -
AI 驱动的感染病管理： -
抗菌药物管理（AMS）：通过机器学习算法分析患者的耐药风险，为医生提供个性化的抗生素治疗方案，减少不必要的抗生素使用，降低抗菌耐药风险。 -
智能疫情预测：利用大数据监测流感、新冠、登革热等疫情传播趋势，为公共卫生决策提供支持。 -
AI 辅助影像诊断：在 肺炎、结核病 等感染性疾病中，AI 可辅助 胸部CT 影像 识别感染病灶，提高诊断效率。
-
-
新发传染病的挑战：COVID-19 之后，猴痘（Mpox）、尼帕病毒（Nipah virus）、埃博拉等新发传染病的出现，凸显了 感染病专家在疾病应对中的核心作用。 -
抗菌耐药（AMR）成为全球公共卫生危机： -
2022年《柳叶刀》（Lancet）发表的一项研究显示，每年全球 因抗菌耐药（AMR）导致的死亡人数超过 120 万，比 HIV 和疟疾死亡总数还要高，强化 AMS 体系刻不容缓。 -
WHO 及美国 CDC、欧洲 ECDC 纷纷加强 AMS 法规建设，要求各大医院设立 感染病医生主导的 AMS 团队。
-
-
全球化医疗合作与跨国研究机会： -
感染病医生的研究不再局限于本国，许多高影响力期刊（如 NEJM、JAMA）均鼓励 跨国合作研究，特别是在耐药菌、全球疫苗接种策略、传染病监测方面的合作。
-
-
美国 ID 专科医生减少： -
2023年，美国感染病专科（ID Fellowship）招生人数创历史新低，仅 约 56% 的名额填满，许多医院难以招聘到合适的 ID 医生。 -
由于 ID 专科经济效益相对较低（相比心血管、肿瘤等科室），部分医院削减 ID 相关岗位，导致 AMS 计划被迫由 药师或感控人员主导。
-
-
欧洲国家的应对措施： -
英国 NHS、德国罗伯特·科赫研究所等机构 推动 ID 药师、微生物学家与 ID 医生协作模式，弥补 ID 医生不足的问题。 -
法国、西班牙 等国推行 AMS 远程咨询模式，由国家级 ID 专家远程支持小型医院 AMS 体系。
-
-
由于感染病学科的诊疗模式主要依赖 会诊、AMS 及传染病管理，经济效益相对较低，导致许多医院 削减 ID 医生的岗位，转而依赖 药师或其他学科医生 进行抗感染管理。 -
在美国，许多医院的 感染病医生工资明显低于心脏科、肿瘤科等科室，影响了年轻医生选择 ID 专科的意愿。
-
提高 ID 专科医生薪酬： -
美国 IDSA 提出应增加 ID 专科医生的经济激励，如提高 AMS 参与医生的薪资，吸引更多年轻医生进入该领域。 -
欧洲部分国家（如荷兰、瑞士）已将 ID 专科纳入国家重点学科，提高培训补助及职业晋升机会。
-
-
发展 ID 药师与微生物学家协作模式： -
促进 ID 医生与 ID 药师、微生物学家深度合作，共享抗菌药物管理数据，提高 AMS 计划的可持续性。
-
-
在 ID Fellowship 中加入新兴技术培训： -
结合 AI、大数据、生物信息学等技术，提升 ID 医生的 数据分析能力和 AMS 管理能力。 -
强化 微生物学、分子诊断、疫苗学、全球健康 等培训内容，使感染病医生适应现代医疗需求。
-
-
-
建立 AI 驱动的感染病临床决策支持系统（CDSS），优化诊疗流程，提高 ID 专科医生的工作效率。 -
发展 AI 远程会诊系统，为资源有限的医院提供高水平的感染病咨询，特别是在 AMS 领域。
-
五、对中国感染病科建设和发展的启示
-
感染病医生在 AMS 中的作用未被充分认可： -
在许多医院，AMS 仍主要由药师主导，而感染病医生的参与较为有限，导致抗菌药物的使用策略未能充分结合临床感染诊疗的复杂性。 -
医院缺乏完善的 AMS 例会制度，感染病医生、微生物学家和药师之间的沟通渠道不畅。
-
-
AMS 数据监测与反馈机制不完善： -
许多医院 缺乏完整的抗菌药物使用数据监测系统，无法实时追踪抗菌药物的使用情况，导致抗菌药物滥用难以有效监管。 -
中国抗菌药物使用率仍然较高，2023 年《中国抗菌药物管理蓝皮书》数据显示，中国住院患者抗生素使用率达 50% 以上，远高于欧美国家（约 30%）。
-
-
确保感染病医生在 AMS 体系中的核心地位： -
借鉴欧美经验，医院 AMS 团队应由 感染病医生主导，药师、微生物学家、感控人员共同参与，以确保抗菌药物管理与临床需求相结合。 -
建立 AMS 例会制度，定期回顾抗菌药物使用情况，优化抗菌药物政策。
-
-
完善数据驱动的 AMS 监测体系： -
引入 电子健康记录（EHR）、CDSS（临床决策支持系统）、AI 监测系统，提高 AMS 的实时干预能力。 -
加强全国 AMS 数据共享，建立跨医院 AMS 监测平台，提高区域 AMS 管理的整体水平。
-
-
目前中国多数医院的感染病学科主要关注 肝炎、肺结核、普通细菌感染，而在 ICU、血液病科、肿瘤科、移植科 等高风险感染领域的 多学科协作（MDT） 仍较薄弱。 -
许多复杂感染病例仍由 ICU 或外科医生主导，而 感染病医生的介入时间较晚，影响治疗效果。
-
优化“感染病+ICU”合作模式： -
学习欧美 ICU 感染管理模式，建立 ICU 与 ID 医生的 联合查房制度，提高严重感染的早期干预能力。 -
设立 ICU 专职感染病医生，与重症团队协作，优化 败血症、医院获得性肺炎（HAP）、导管相关感染（CRBSI） 等的诊疗路径。
-
-
强化“感染病+血液病科/肿瘤科”协作： -
借鉴欧美癌症感染管理经验，在 造血干细胞移植、免疫缺陷相关感染 等方面，感染病医生应更早介入，优化抗感染策略。
-
-
推动“感染病+外科”模式： -
感染病医生应深度参与 手术部位感染（SSI）、术后抗菌药物管理，减少抗生素的滥用，提高围手术期感染防控水平。
-
-
虽然部分医院已开始引入 AI 影像分析、mNGS 基因测序等技术，但整体上 感染病 AI 诊断辅助系统尚未广泛普及。 -
医院信息系统（HIS）、EHR 数据整合度不高，影响 AI 在 AMS 及感染病诊疗中的应用。
-
发展 AI 诊断辅助系统： -
学习欧美医院的 AI 影像分析经验，利用 AI 辅助 肺炎、结核病、深部真菌感染 的早期识别，提高诊断精准度。
-
-
推广 mNGS 和分子诊断技术： -
加强 mNGS（宏基因组测序） 在病原检测中的应用，特别是在 血流感染、神经系统感染、不明原因发热 等领域，提高病原学诊断率。
-
-
建立 AI 赋能的 AMS 体系： -
发展 AI 驱动的 AMS 监测系统，结合 电子病历（EHR）、耐药数据库，提供个性化抗菌药物推荐方案。
-
-
专科医生培养体系待完善： -
目前，中国感染病专科医师培训课程仍以 病毒性肝炎、结核病 为主，而在 复杂细菌感染、AMS、微生物诊断、AI 在感染病学中的应用 等方面的内容较少。 -
缺乏 AMS 和微生物学专项培训，导致许多感染病医生在实际临床工作中 对微生物数据的解读能力较弱，影响精准治疗。
-
-
强化 AMS、微生物学、AI 在感染病中的应用培训： -
参考美国 ID Fellowship 课程，优化中国感染病专科医生的培训体系，涵盖 感染性疾病诊断、抗菌药物管理、微生物检测、AI 诊断工具应用 等内容。
-
-
建立 ID 医生与药师、微生物学家联合培训机制： -
借鉴欧洲模式，推动 ID 医生与 ID 药师、微生物学家协作培训，提高跨学科诊疗能力。
-
-
-
推动感染病学科建设纳入国家重点学科规划，给予政策与资金支持。 -
建立全国 AMS 质量考核体系，将 AMS 绩效纳入医院考核体系，提升医院的 AMS 管理水平。 -
鼓励 AI 及精准医学在感染病学科的应用，设立专项基金支持医院开展新技术研究与应用。
-
总结
