医疗人工智能

一、研究背景与意义

    随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，医疗领域正逐渐迈向“智能化”时代。传统医疗依赖医生的经验和有限的样本数据，而现代医学产生的影像、基因、病历等数据正以指数级增长。如何高效挖掘这些数据背后的潜在规律，辅助医生做出更精准的诊断与决策，成为医疗科技变革的核心课题。

    医疗人工智能通过深度学习、自然语言处理、知识图谱与多模态融合等技术手段，实现从数据到知识的智能转化。它不仅提升医疗效率与诊断精度，更推动了精准医疗、远程医疗与个性化健康管理的发展，对缓解医疗资源不均、提升公共卫生水平具有深远意义。

二、主要研究方向

    如图一所示,在医学专家深度参与与指导下，我们面向“数据—知识—临床”全链路，以多模态学习与可解释机制为核心，系统开展医学影像智能分析、临床决策与疾病预测、医学NLP、AI驱动药物研发及可信赖医疗AI等研究，推动算法安全合规地赋能临床与科研。

图一 研究方向框架图

    1. 医学影像智能分析与辅助诊断

        研究基于卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型的影像识别算法，实现X光片、CT、MRI、病理切片等医学影像的自动分割、检测与分类，辅助医生进行高效诊断与病灶识别。

    2. 临床决策支持与疾病预测模型
        基于电子病历（EMR）与多模态医疗数据，构建可解释的疾病预测与治疗推荐系统，为临床决策提供量化依据与智能建议。

    3. 医学自然语言处理（Medical NLP）
        通过对医学文献、病例报告、临床对话等文本的语义理解与知识抽取，构建医学知识图谱，实现智能问诊、辅助科研与文献检索。

    4. AI驱动的药物研发与精准医疗
        利用分子生成模型、图神经网络（GNN）与蛋白质结构预测技术，加速药物筛选、靶点发现与药效预测，助力新药开发与精准治疗。

    5. 可信赖与可解释的医疗AI
        研究模型可解释性、因果推理与公平性评估，确保AI系统在医疗场景中的安全、透明与伦理合规，为“人机共治”的智能医疗体系提供技术保障。

三、应用前景

    医疗人工智能的研究成果将在多个领域发挥巨大作用：

        智能诊断与辅助决策系统：为临床医生提供第二诊断意见，提升诊断效率与准确性。

        远程医疗与移动健康：实现AI赋能的在线诊断、健康监测与慢病管理。

        药物研发与分子设计：通过AI模型加速药物筛选与疗效验证，降低研发成本。

        公共卫生与疾病预测：利用AI进行疫情预测、传播建模与健康风险评估，支撑政策制定。

    未来，医疗AI将成为智慧医疗生态的重要基石，推动医疗体系全面数字化与智能化升级。

四、我们的愿景

    实验室致力于构建“以智能赋能医学、以科技守护健康”的研究体系。通过发展高可靠性、强可解释性、具伦理保障的人工智能技术，我们希望实现从“AI for Healthcare”到“AI in Healthcare”的跨越，让人工智能成为医生的可信伙伴、患者的安全保障、社会的健康支撑。