生物信息与医疗大数据团队

生物信息与医疗大数据团队致力于AI与生物医疗的交叉研究，结合生物医学大数据与深度学习技术，开展智能药物筛选，医学影像分析与精准医学等研究，近年来承担了10余项国家和省部级项目，也获得了教育部高校科学研究优秀成果奖自然科学奖二等奖和江苏省科学技术三等奖等科研奖励。具体研究方向包括：

² 智能药物设计与筛选

围绕抗病毒、抗肿瘤以及复杂疾病的药物需求，融合药物、医学与分子生物学等交叉学科知识，融合大规模药物分子库、药物基因表达谱、药物敏感度时间序列等多源数据，开发与应用表征学习、迁移学习与增强学习等新模型与新算法，解决药物研发过程中的分子属性、药物敏感度、药物靶标与副作用预测等关键技术问题。

² 智能医学影像分析

针对医学影像中三维可视化、组织器官分割、病变区域检测与智能诊断等临床需求，结合使用病理图像、超声、CT/MRI等数据，发展与应用多模态/多尺度学习、小样本学习与可解释性深度学习思路与框架，研究3D医学影像处理、语义分割与智能诊断、病变区域智能检测等临床应用，为人工智能与大数据技术在健康医疗领域中的应用提供技术支撑。

² 肿瘤精准医学

基于人工智能，发展临床肿瘤单细胞多组学、药物基因组学、影像组学等大数据分析的新技术，进行个体肿瘤异质性、免疫微环境与疾病进展、转移以及药物响应之间因果推断与关联分析，挖掘并验证肿瘤分子分型、分子标志物、药物靶点等，实现肿瘤早期发现与诊断，并为临床用药提供建议。