【学术报告】桑盛田 博士: 生物医学数据挖掘及智能诊断

报告人：姓名 桑盛田 现单位：Stanford University 现任职称职务：博士后

报告题目： 生物医学数据挖掘及智能诊断

报告时间：2022年 12 月 30 日（星期五）13:30—14:30

腾讯会议：https://meeting.tencent.com/dm/2YM7ZlXxlh0Q

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报告人简介：（请根据个人情况修改成自己的内容）

桑盛田，斯坦福大学生物医学人工智能中心博士后研究员，2019年博士毕业于大连理工大学计算机学院，2015-16年在斯坦福大学生物医学信息研究中心进行联合培养博士。其研究方向包括生物医学隐含知识发现，图像及高维数据处理相关的人工智能技术，主要研究如何通过人工智能技术赋能不同类型的生物医学数据，解决实际的临床问题，提高医疗资源分配、缓解医疗资源不足。目前桑盛田博士在人工智能及生物医学相关领域共发表论文25篇，其中以第一作者发表论文13篇，包括TPAMI（IF=24.3）、JMIR（IF=7.08）、JBI（IF=8.02）、TCBB、BIBM等期刊和会议。

报告简介：随着临床信息数字化的迅速推进和组学技术的不断发展，生物医学领域产生了大量的数据和资源，为精准医学和智能诊疗提供了基础。近年来人工智能技术在医学数据处理方面的研究成为未来医学科研和疾病诊疗的重要趋势。生物医学数据按照数据类型可分为非结构化数据、结构化数据、图像数据及组学数据，本报告介绍桑盛田博士结合不同模态数据，利用人工智能技术进行辅助诊疗及分析所做的工作，主要包括疾病的诊断、预测和隐含知识发现等，以及针对融合不同尺度、不同模态数据，开发面向临床因果决策方面进行的探索。