CNCC | AI技术与数字健康

洪申达

北京大学助理教授、副研究员、博士生导师

简介：研究方向为医疗时序数据的人工智能算法研究及其在临床和智能可穿戴的应用。在The Lancet Digital Health、Cell Patterns、TPAMI、TNNLS、TKDE等会议期刊发表论文50余篇。担任Science合作期刊Health Data Science副编辑、国家药品监督管理局（NMPA）医疗器械技术审评中心外聘专家、中国心律学会（CHRS）心脏人工智能学组副组长、中国医疗保健国际交流促进会健康数据和数字医学分会委员、中国卫生信息与健康医疗大数据学会慢病防治与管理专业委员会委员等。曾获得PhysioNet Challenge First Place、第五届中国"互联网+"大学生创新创业大赛全国金奖，相关产品已取得医疗器械注册证。

李叶磊

OPPO健康业务数据技术总监

简介：负责健康业务的数据分析应用及前沿算法研究。美国凯斯西楚大学电子工程博士，主要研究方向为智能穿戴设备在健康领域的应用。曾任三星电子数字健康算法科学家、苹果公司健康技术研究科学家，主导多项健康运动功能在智能穿戴设备的应用落地。

张海宁

南开大学讲席教授

简介：国家级高层次人才，天津市软件体验与人机交互重点实验室主任原苹果公司大中国区工程研究院院长、苹果公司美国软件开发总监。

报告题目：婴幼儿视觉智能评测系统

摘要：0~3岁是婴幼儿视觉发育的关键时期，而视觉发育敏感期可持续到12岁。所以在这个阶段对婴幼儿进行视觉发育评估、眼部疾病筛查，关乎婴幼儿未来的视觉质量。为此，婴幼儿智能视觉发育评估系统（iVAS）的实现尤为重要。人机交互不断发展和迭代，即从最早的手工操作二进制机器码，到鼠标、键盘等传统GUI技术，再到多通道的智能人机交互。现如今，将人的感官动态以及肢体动作作为计算机系统新的输入模式已经成为人机交互新的发展趋势。其中，眼动跟踪技术应用范围广泛，也在近年的热门研究中显示了其高效性、自然性、非接触性和高隐私性。眼动追踪是一种非侵入性技术，相较于其他侵入性或接触性手段，更适合婴幼儿的视觉发育评估工具。它可以为识别儿童的注视方向提供细粒度的时间和空间分辨率，并可以在很大程度上实现智能化和自动化，以产生衡量早期视觉发育中个体差异的评估因子。在采取眼动技术和行为分析技术的同时，可利用一系列观察法，包括瞬目反射试验，单眼固视试验，遮盖试验，选择性观看法等，来评估视觉发育水平。本报告将阐述婴幼儿智能视觉发育评估系统的重要意义、技术创新和体系架构。

张超

清华大学电子工程系助理教授，博士生导师，伦敦大学学院脑科学部荣誉副教授

简介：研究方向为多模态语音语言处理技术和计算认知神经科学。于2009和2012年在清华大学计算机系获得本科和硕士学位，2017年在剑桥大学工程系获博士学位。在博士期间在HTK语音识别工具包中开发了完整的深度学习模块，并多次在DARPA BOLT、iARPA Babel、MGB等国际重大语音项目评测和挑战赛中获得单项第一。博士毕业后曾任剑桥大学副研究员、京东AI顾问和语音组联合负责人、Google公司高级研究科学家等职务，在语音识别、语音合成、推荐系统等领域有多项技术获得了产业应用。还在语音语言处理和机器学习等领域顶会顶刊上发表了90多篇同行评议的会议和期刊论文，其中包括ICASSP 2014、ASRU 2019、SLT 2021和Interspeech 2022等语音领域旗舰级会议的最佳学生论文奖。还担任剑桥大学工程系客座研究员、中国中文信息学会语音信息专委会副秘书长等学术兼职。入选国家高层次人才计划青年项目。

报告题目：基于人工智能语音技术的身心状态筛查

摘要：语音既是人类语言最天然的载体，也是观察人类心理和身体健康的重要窗口。基于语音等声音信号，利用人工智能技术可以有效的监测用户的身体、精神和认知状况，并具有成本低廉和易于推广部署等优点。本此报告将集中介绍以语音作为数字生物标志物的相关工作，包括基于朗读语音的阻塞型睡眠呼吸暂停综合症检测，阿尔兹海默症检测以及青少年自杀行为风险检测等。还将简介基于贝叶斯深度学习方法的不确定性估计技术，可以有效提升模型预测的准确率和置信度，构造更经济可靠的智能健康监测技术。

杜建

北京大学健康医疗大数据国家研究院助理教授，博士生导师

简介：主要研究方向：生物医学文本挖掘、知识图谱与循证决策。近年来，主持科技部重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金面上项目、青年项目各1项。在信息管理和生物医学信息学JAMIA、Scientific Data、IP&M、JASIST、JEBM等知名期刊发表SCI论文40余篇。担任Health Data Science，BMC Medical Informatics and Decision Making编委。担任中华医学会医学信息学分会委员等。

报告题目：人工智能技术在临床证据推理中的应用

摘要：海量且日益增长的临床研究证据给临床医生和研究者开展循证决策带来严重的知识负担。知识图谱和大语言模型通过结构化表示和智能推理，为缓解上述问题提供了新的解决方案。本讲座简介知识图谱和大语言模型技术的发展，重点聚焦两个案例：一是通过ABC网络挖掘方法，识别已观察到的具有相关性的两个变量之间的中间变量集，为临床干预决策提供线索；二是围绕存争议的临床问题，利用大语言模型根据立场识别出冲突双方所持证据，并生成待解决的研究问题清单，为启发新的研究点提供线索。

赵威

OPPO健康实验室健康算法组主管，算法技术专家

简介：2016年获得中国科学院遥感与数字地球研究所博士学位。从事健康算法技术研发工作8年， 2019年起主导OPPO健康算法体系研发。

报告题目：Al技术赋能消费健康产品研发

摘要：近年来，以深度学习为代表的AI技术篷勃发展，尤其是2022年底，以chatgpt为代表的生成式AI技术快速兴起,给业界和社会都带来了十分深远的影响。相关技术在学术圈、工业圈已广泛运用。讲者拟从健康领域算法研发视角,为大家介绍AI技术在数字健康软硬件产品研发中的应用经验以及生成式AI技术为健康领域产品创新带来的可能性。

黄庆春

亚马逊云科技中国医疗与生命科学行业方案总监

简介：先后在默沙东(中国)有限公司，飞利浦(中国)投资有限公司，英特尔(中国)有限公司和英伟达半导体有限公司, 担任多个医疗与生命科学解决方案孵化及市场拓展等职务，2018 年加入亚马逊云科技中国，任职医疗与生命科学行业总监，专注通过全球领先的亚马逊云科技云计算技术和服务，从高性能计算，数据分析，机器学习和物联网等各个技术领域，帮助医疗保健、生命科学和基因组学等行业合作伙伴与用户，提高敏捷性、改善协作，使其更方便地引入最新的创新技术，加速数字化转型， 实现更高级全面的医疗保健服务体系。

报告题目：生成式人工智能 健康服务新范式

摘要：探讨生成式人工智能如何革新移动健康服务领域。如个性化智能健康助手、情绪管理、睡眠优化等创新应用。通过个性化场景音乐、实时运动建议、情绪识别与调节、智能睡眠管理、虚拟伴侣互动、安全预警系统和智能饮食规划等功能，生成式AI将在安全隐私保护的前提下，为用户提供全方位、智能化的健康服务体验，开创移动健康管理的新范式，及其对健康服务行业的深远影响。

CNCC2024将于10月24-26日在浙江省东阳市横店镇举办，大会主题为“发展新质生产力，计算引领未来”。大会为期三天，包括18个特邀报告、3个大会论坛、138个专题论坛及34场专题活动和100余个展览。图灵奖获得者、两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家在内的超过800位讲者在会上展望前沿趋势，分享创新成果。预计参会者超过万人。