精神心理人工智能
面向抑郁、双相障碍、认知与心理风险,研究垂直模型、临床决策支持、规模化筛查和连续随访。
人工智能科学家、转化医学研究者,万灵 HealAI 创始人及首席科学家。长期致力于精神心理人工智能、医疗大数据、多模态数字生物标志物与机器学习研究,推动算法从论文走向真实临床和公共健康场景。

研究横跨算法、医学证据与产品化路径,核心目标不是让 AI 代替专业人员,而是让高质量精神心理与脑健康服务更早、更客观、更可及。
面向抑郁、双相障碍、认知与心理风险,研究垂直模型、临床决策支持、规模化筛查和连续随访。
融合语音、量表、生理和行为信号,探索可解释、非侵入、适合真实世界使用的客观指标。
从多中心队列、真实世界数据和临床金标准中建立可验证模型,连接筛查、辅助诊断、干预与随访。
长期研究半监督学习、核方法、特征选择、软测量与高维临床数据建模。
有价值的医疗人工智能,必须同时经得起算法验证、临床验证和真实世界验证。研究原则
从双相障碍辅助识别、语音生物标志物和时相预测,到儿科转化医学与机器学习方法,形成跨越算法与临床的持续研究脉络。
利用 Transformer、CNN、随机森林和 SVM 分析双相障碍纵向随访数据,识别并预测情绪时相转换。
将真实世界语音作为可及、非侵入的数字生物标志物,用于抑郁与躁狂情绪状态识别。
研究 SCL-90 中国常模的变化,为大规模心理筛查与本土化结果解释提供依据。
基于中国多中心队列,用机器学习将临床评估压缩为更高效的双相障碍辅助识别工具。
融合临床与实验室指标,探索新生儿坏死性小肠结肠炎的诊断与预后模型。
在全国性住院儿童队列中研究急性肾损伤的流行病学特征及临床关联。
查看精神心理 AI、转化医学和机器学习方法方向的期刊论文、会议成果及学位论文索引。
跨学科经历塑造了研究路径:既关注模型的技术边界,也持续追问它能否在复杂临床环境中真正解决问题。

机电工程学院,学士
信息工程学院,硕士;研究云计算数据挖掘平台
模式识别与智能系统博士;研究半监督学习、核方法与软测量
国家公派联合培养博士研究生;开展转化医学与临床数据科学研究
计算机科学技术学院;研究转化医学、医疗大数据与人工智能
创始人、董事长与首席科学家;推动精神心理人工智能规模化应用
基于健康数据分析的半监督在线学习血糖预测建模算法研究 · 项目负责人
基于健康数据分析的半监督在线学习血糖预测建模算法研究 · 项目负责人
与精神心理国家临床研究平台、医院、高校及产业伙伴共同推进数据、模型与应用验证。