20200514 中国科学院深圳先进技术研究院李烨研究员学术报告

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。

 

 
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