物理与电信工程学院学术报告
报告题目：数据驱动的智慧医疗
讲座专家：李烨   中国科学院深圳先进技术研究院研究员
会议时间：2020/5/14 14:30-16:30
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会议 ID：877 755 752    会议密码：000000

摘要：可穿戴技术能实现个人健康全天候的监测，以心脑血管疾病为例，大多数心血管急性事件发生在医院外，医院外的生命体征连续监测及医院内外数据的融合分析是关键。然而，现有的可穿戴设备存在着精度低、负荷大、缺乏智能分析等局限，本报告从可穿戴感知计算、医疗大数据分析两方面解决可穿戴设备和医疗大数据对高精度、智能化分析的需求。在可穿戴感知和计算领域，研制了低功耗、低频率、低噪声的多种生理信号感知芯片。通过融合数据模型与血流动力学机制模型，提高了无袖带血压测量的精度。提出了基于注意机制的生理信号时空异构融合分析理论，提高了心律失常的识别精度。基于所提出的芯片和算法，自2013年以来，所开发的可穿戴设备和系统已应用于特种环境的作业人员体征监测，并服务于中国基层和农村的低成本健康。在医疗大数据分析领域，基于深圳市区域医疗大数据平台千万级电子病历，构建了多种心血管疾病风险预测模型，模型应用于社区慢病管理系统，辅助社区医生提供个性化的健康干预计划。通过融合电子病历、人口信息、气象和环境等城市数据，基于人工智能建模方法对呼吸性传染病的短期风险进行预测建模，防控策略研究等。。
 
专家简介：中国科学院深圳先进技术研究院三级研究员，博士生导师，深圳市“孔雀计划”引进海外高层次人才，鹏城学者。目前担任国家发改委健康大数据国家地方联合工程中心主任，中国科学院大学健康医疗大数据国家研究院副主任、深圳先进院生物医学信息技术研究中心主任。   2008年作为海外引进人才全职回国在中科院深圳先进技术研究院工作，建立了健康信息学交叉学科团队，主要研究可穿戴医学信息检测、健康大数据分析等领域，近年来承担国自然联合基金重点项目、863重大项目、03科技重大专项课题、解放军总后重大项目等，已授权国内外专利60件，其中8件专利转移到产业界，主笔和参编了ITU及CCSA等国内外标准5项；近五年共发表120余篇健康大数据、可穿戴传感、无线体域网相关的EI/SCI检索期刊和会议文章，其中IEEE期刊长文超过20篇；担任Information Fusion, IEEE J-BHI, Physiological Measurement等期刊编委和特刊编委，多次担任IEEE生物医学工程、健康信息学、人机交互等领域重要国际会议组织委员会成员和分会主席。多项可穿戴计算与健康大数据分析的成果实现产业化，助力全民低成本健康及新冠肺炎预测与防控。