概述

本课题组聚焦人工智能与生命健康的交叉前沿，致力于通过多模态医学数据与生物信息融合，构建精准、可解释的临床智能分析系统。研究方向涵盖智能诊断、病原检测与公共卫生应急，旨在推动人工智能技术在精准医疗与健康保障领域的临床转化与落地应用。

协调人

周觉晓，助理教授 (数据科学学院)

黄建华，教授 (数据科学学院&人工智能学院)

成员

陈新飞，临床医学教授 (北京协和医学院)

邓淋穗，博士 (数据科学学院)

何珂俊，长聘副教授 (中国人民大学)

黄建华，教授 (数据科学学院&人工智能学院)

马文静，助理教授 (人工智能学院)

徐迎春，检验技师 (北京协和医学院)

奕巧莲，副研究员 (北京协和医学院) 

张栋，主管检验技师 (北京协和医学院)

周觉晓，助理教授 (数据科学学院)

高通量宏基因组测序数据智能管理与治理

多模态病原诊断融合分析（基因组、临床影像、生化指标等）

人工智能驱动的精准表型预测

人工智能正引领新一轮技术革命，其影响已从实验室研究与产业布局延伸到与民生息息相关的核心领域。生命健康作为习近平总书记提出的“四个面向”中面向人民生命健康的重要方向，是重大民生关切，直接关系到国民福祉与社会稳定。在全球科技加速竞争与医学模式深度变革的背景下，如何使前沿人工智能算法真正融入疾病诊断、治疗决策以及公共卫生应急响应体系，已成为当下亟需破解的关键课题。

本研究组依托与北京协和医院临床检验科的密切合作，聚焦人工智能与生命健康的前沿交叉，创新生物测序数据深度挖掘技术，构建面向临床的多源智能平台。我们融合多模态医学与生物信息，提炼关键知识，发展跨场景可推广的智能模型，服务精准医疗、感染病防控与公共健康保障，推动医学迈向智能驱动的新阶段。

研究方向的核心价值

•    智能临床分析：依托人工智能与多模态数据融合技术，实现从生物测序到临床决策的高效、精准、可解释化分析，显著提升诊断与治疗水平。

•    公共健康保障：通过病原检测、耐药基因识别与表型预测，为感染病防控、耐药监测和公共卫生应急提供稳定可靠的数据与技术支撑。

•    全球视野与本土实践：在国际先进技术的基础上，结合中国医疗体系与患者特征开展优化与落地应用，形成可在全球范围推广的本土化解决方案。

培养目标与职业前景

本项目旨在培养以人工智能为核心驱动力、深耕生命健康领域的复合型人才。

•    熟练掌握前沿人工智能算法、生物测序智能分析、多模态医学数据处理及临床诊断转化等核心技术能力。

•    具备团队协作与跨学科战略思维，能够在生命健康领域提出创新性解决方案。

•    参与高水平实践，有机会在北京协和医院及合作医疗科研机构开展实习与联合研究，推动科研成果的临床转化与应用。

毕业生将能够胜任生命健康领域的前沿科研与产业需求，成为医院、医疗科技企业、国际卫生组织及生命科学研究机构不可或缺的技术与创新力量。