会议简介

“中国毒理学会人工智能毒理学专业委员会第一次会员代表大会暨学术会议”拟于2025年2月22日在北京召开。

本次会议将按中国毒理学会的规定召开第一次会员代表大会，并产生第一届专业委员会。会议同时将邀请多位知名专家就人工智能毒理学开展专题学术报告与研讨。大会热忱邀请从事人工智能毒理学会相关研究的专家学者、科研人员和学生等参加本次盛会。

会议内容：

1.中国毒理学会人工智能毒理学专业委员会第一次会员代表大会；

2.人工智能毒理学学术会议。

会议组织架构

大会主席：伯晓晨

组织委员会：

伯晓晨、张宏、施建宇、刘倩、吴诚堃、何松、刘娴、李宛莹、欧阳张翼

特邀报告人(按照姓名首字母排序)

江桂斌 院士中国科学院生态环境研究中心

伯晓晨 研究员 军事科学院军事医学研究院

曹东升 教授中南大学

陈景文 教授大连理工大学

郭磊研究员 军事科学院军事医学研究院

姜颖研究员 军事科学院军事医学研究院

李健教授东南大学

施建宇 教授西北工业大学

王斌 教授 北京大学

吴诚堃 研究员 国防科技大学

会议内容

会议日程

2025年2月21日

2025年2月22日

参会对象

注册征文

酒店住宿：

(1)北京北辰五洲皇冠国际酒店(会议酒店)

价格：800元/晚（大床房/标间，含早）

预定方式：于经理15001364943

(2)北辰汇园酒店公寓贵宾楼(五星级)

价格：550-650（高级标间/大床间，含早）

地址：北京朝阳区北四环中路8号D座, E座

预定方式:董经理13910275536

(3)亚运村宾馆（三星级)

价格：450-550元/晚（大床房/标间，含早）

地址:北京市朝阳区北辰东路8号

预定方式：董经理13910275536

会议注册

如有意向参加本次会议，请于2025年2月21日前进行会议注册、缴费等操作。

1.请各位参会代表到学会网页 http://www.chntox.org-注册缴费找到“中国毒理学会人工智能毒理学专业委员会第一次会员代表大会暨学术会议”进行注册；也可以直接连接会议网址：http://cstmeeting.chntox.org/meeting/89

2.可通过手机端进行操作。

手机端用支付宝注册

3.会议注册费用：

注册缴费	2025.2.15之前缴费	2025.2.15之后及现场注册缴费
会员	1300	1500
非会员	1500	1800
学生	1000	1200

备注：会议注册费用包含会议资料和会议用餐。交通、住宿费用由参会人员自理。会员注册时需出具会员证、电子会员证；学生代表指博士生、硕士生和本科生，注册时需出具有效学生证或单位相关证明。

会议招展

在保障大会各项工作顺利开展的同时，诚邀国内知名机构与企业参与和赞助本次大会。敬请有意向的机构、企业与会议联系人联系咨询，热忱欢迎您的积极参与和大力支持。

结业证书

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产业简报

人工智能毒理学专业研究现状

一、应用领域

人工智能毒理学在多个领域发挥着重要作用，包括但不限于：

药物研发：在药物开发的早期阶段，人工智能毒理学被用来识别潜在的毒性效应，从而提升药品的安全性和成功率。通过高通量筛选和预测模型，可以快速评估大量化合物的毒性，加速药物研发进程。

化学品安全评估：各国政府和相关机构对化学品的安全性评估法规日益严格，人工智能毒理学提供了更有效的解决方案。它可以预测化学物质的毒性影响，帮助企业和监管机构满足合规要求。

法医毒物学：人工智能在法医毒物学中的应用日益广泛，包括中毒现场的勘查、毒物分析、毒性预测等。智能勘查机器人和大数据分析技术提高了现场勘查的效率和准确性，为案件侦破提供了重要线索。

二、技术进展

机器学习算法：机器学习算法在人工智能毒理学中发挥着核心作用。通过训练大量数据，机器学习模型可以预测化合物的毒性，并优化药物设计。例如，基于神经网络的毒性预测模型能够有效评估常见有机磷农药的风险。

深度学习技术：深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别和序列分析方面表现出色。这些技术可以用于分析化合物的结构特征，预测其毒性。

自然语言处理：自然语言处理技术可以从生物医学文献中提取药物相互作用的信息，为毒物相互作用研究提供新的思路。例如，长短期记忆网络（LSTM）模型已成功识别药物间的相互作用。

三、市场与发展趋势

市场规模增长：随着对安全性评估需求的不断增长，计算毒理学解决方案的市场正在迅速发展。预计未来几年，全球计算毒理学解决方案市场规模将持续保持平稳增长的态势。

技术创新：人工智能和机器学习的不断进步推动了计算毒理学的技术创新。新的预测模型和算法不断涌现，提高了毒性预测的准确性和效率。

跨学科融合：人工智能毒理学的发展需要跨学科的知识和技能。未来，将更多地融合计算机科学、生物学、化学等多个领域的知识，推动学科的深入发展。

四、挑战与机遇

数据质量与可得性：计算毒理学的有效性依赖于高质量、经过筛选和整理的毒理学数据。然而，相关数据的获得和质量可能不足，限制了模型的开发和应用。

模型解释性：尽管人工智能模型在毒性预测方面表现出色，但其解释性仍然是一个挑战。如何使模型更易于理解和解释，是未来研究的重点之一。

监管接受度：尽管计算方法的接受度在提高，但在某些法规环境中，仍然对传统测试方法表现出更高的信任度。因此，计算方法需要更多时间和努力来获得监管机构的认可。

人工智能毒理学专业研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、药物研发与制药行业

药物安全性评估：在药物研发过程中，人工智能毒理学可以用于预测药物的毒性作用，帮助科学家识别潜在的安全隐患，从而避免药物在临床试验或上市后出现严重的安全问题。

药物代谢研究：人工智能模型可以预测药物在体内的代谢过程，包括吸收、分布、代谢和排泄等，为药物的设计和优化提供重要依据。

药物相互作用分析：通过分析药物之间的相互作用，人工智能可以帮助避免药物之间的不良反应，提高药物治疗的安全性和有效性。

二、化学品与材料行业

化学品毒性预测：人工智能毒理学可以预测化学品的毒性，为化学品的生产、使用和处置提供安全指导。

环保法规遵守：在化学品生产和使用过程中，企业需要遵守相关的环保法规。人工智能毒理学可以帮助企业评估化学品的毒性，确保产品符合法规要求。

新材料开发：在新材料的开发过程中，人工智能毒理学可以用于预测新材料的毒性，为材料的选择和优化提供依据。

三、法医毒物学与刑事侦查

中毒案件调查：在中毒案件中，人工智能毒理学可以用于分析中毒原因、推断毒物种类和来源，为案件的侦破提供重要线索。

生物样本分析：通过分析生物样本（如血液、尿液等），人工智能可以推测嫌疑人的药物使用历史和生活习惯，为案件侦查提供科学依据。

四、食品安全与农业

农药残留检测：人工智能毒理学可以用于检测食品中的农药残留，确保食品的安全性。

食品添加剂评估：在食品添加剂的使用过程中，人工智能毒理学可以预测添加剂的毒性作用，为食品添加剂的选择和使用提供依据。

五、环境保护与生态监测

污染物毒性评估：人工智能毒理学可以用于评估环境污染物对生态系统和人类健康的潜在影响，为环境保护和生态监测提供科学依据。

生态风险评估：通过分析生态系统中化学物质的毒性作用，人工智能可以帮助评估生态系统的风险，为生态保护和管理提供决策支持。

人工智能毒理学专业领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

谷歌DeepMind：

DeepMind是一家英国的人工智能公司，专注于人工智能领域的深度学习和神经网络的研究。虽然其主要研究方向广泛，但在毒理学领域，其强大的算法和技术有可能被应用于化合物毒性预测等方面。

微软Microsoft Research AI：

微软的研究部门在人工智能领域有着深厚的研究基础。其可能涉及毒理学的研究，尤其是在利用机器学习技术预测化合物毒性、优化药物设计等方面。

麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）：

CSAIL是MIT最大的实验室，致力于信息技术的前沿研究。虽然其主要研究方向众多，但在人工智能与毒理学的交叉领域，CSAIL的研究人员可能正在进行创新性的探索。

斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）：

SAIL在人工智能领域有着悠久的历史和卓越的成就。其研究人员可能在探索如何利用人工智能技术来改进毒理学的实验方法、提高预测准确性等方面。

南京大学LAMDA实验室：

LAMDA实验室隶属于南京大学计算机科学与技术系，主要研究机器学习、数据挖掘等领域。虽然其主要研究方向并非直接针对毒理学，但其研究成果和技术有可能被应用于毒理学的相关研究中。

企业品牌

BenevolentAI：

这是一家欧洲最大的AI初创公司之一，专注于利用人工智能技术加速药物研发。其技术平台能够从海量信息中提取出推动药物研发的知识，提出新的可被验证的假说，从而加速药物研发过程，包括毒性评估。

Atomwise：

这家公司利用深度学习技术来预测小分子化合物的生物活性，从而加快药物研发进程。其核心技术平台AtomNet能够学习小分子药物与靶点之间相互作用规律，并预测小分子化合物的毒性。

Insilico Medicine：

这家公司致力于利用机器学习和深度学习技术来延长人类的健康寿命。其业务范围包括药物研发、生物标记物发现以及衰老研究等，其中可能涉及毒理学的相关研究。

腾讯AI Lab：

腾讯的AI实验室在多个领域都有深入研究，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习等。虽然其主要研究方向并非直接针对毒理学，但其强大的技术实力和研究基础使其有可能在未来涉足这一领域。

百度研究院：

百度研究院下设深度学习实验室、大数据实验室等多个分支，聚焦人工智能前瞻基础研究。其研究范围广泛，可能包括利用人工智能技术改进毒理学实验方法、提高预测准确性等方面的探索。

人工智能毒理学专业领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研机构与高校

毒理学研究员：

负责进行毒理学相关的研究工作，包括化合物的毒性评估、药物安全性评价等。

可能需要具备毒理学、生物学、化学等相关专业背景，以及一定的编程和数据分析能力。

博士后研究员：

在导师或项目负责人的指导下，进行独立的科学研究工作，可能涉及人工智能与毒理学的交叉领域。

需要具备较高的学术素养和科研能力，以及发表高水平科研论文的经验。

高校教师：

在高校担任毒理学或相关专业的教师，负责教学工作以及指导学生进行科研实验。

需要具备扎实的专业知识、良好的教学能力和一定的科研成果。

二、制药与生物技术企业

药物安全评价专家：

负责药物研发过程中的安全性评价工作，包括毒性测试、风险评估等。

可能需要具备毒理学、药理学等相关专业背景，以及熟悉相关法规和指南。

AI算法工程师（毒理学方向）：

负责开发和应用人工智能算法进行毒理学相关的数据分析和预测工作。

需要具备计算机科学、人工智能、统计学等相关专业背景，以及熟悉机器学习、深度学习等算法。

数据科学家：

负责收集、整理和分析毒理学相关的数据，为科研工作提供数据支持。

需要具备数据处理、数据挖掘和统计分析等能力，以及熟悉常用的数据分析软件和工具。

三、监管机构与咨询服务公司

毒理学监管专家：

在政府部门或监管机构从事毒理学的监管工作，包括制定相关法规、审核药物和化学品的安全性等。

需要具备毒理学、法规政策等相关专业背景，以及熟悉相关法规和指南。

毒理学咨询师：

在咨询服务公司提供毒理学相关的专业技术服务，包括为企业提供安全性评估、风险评估等咨询服务。

需要具备扎实的毒理学知识、良好的沟通能力和团队协作精神。

四、其他相关领域

环境科学与保护：

在环境科学领域应用毒理学知识，评估化学物质对环境的潜在影响。

可能需要具备环境科学、生态学等相关专业背景。

食品安全与检测：

在食品安全领域应用毒理学知识，进行食品中化学物质的毒性评估和安全检测。

需要具备食品安全、毒理学等相关专业背景。