中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum Dalian

CCF YOCSEF大连

于2017年5月6日

在辽宁省大连市甘井子区广贤路135号智业广场B1座大厦11层1102室举行

“大数据分析与应用”报告会

敬请光临

报告会日程

14:15-14:30  签到

14:30-15:10  学术报告

题目：大数据为生物医药领域带来的机遇与挑战

特邀讲者：张嘉宁  大连理工大学生命与医药学院院长、教授、博士生导师

15:10-15:50  学术报告

题目：对帕金森病进行个性化预测的动态时间匹配的RNN架构

特邀讲者：车超  大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室副教授

16:00-16:40  学术报告

题目：“AI+慢性病管理”使精准医疗成为可能

特邀讲者：金博  大连理工大学创新创业学院副教授、YOCSEF大连副主席

16:40-17:00  交流环节

执行主席

金  博  大连理工大学创新创业学院副教授

       CCF YOCSEF大连副主席

郭  立  大连工业大学信息科学与工程学院副教授、副院长

       CCF YOCSEF大连候任AC委员

报名方式：请于2017年5月6日12:00前与宋传鸣联系，以便提供会务。Email：chmsong@163.com; Tel: 151 4039 7690。

报告会简介

张嘉宁  教授，博士研究生导师，现任大连理工大学大连理工大学生命与医药学院院长。中国生物化学与分子生物学学会常务理事，中国生物化学与分子生物学学会复合糖专业委员会副主任﹑常务委员，辽宁省生物化学与分子生物学学会常务副理事长﹑常务理事，辽宁省糖生物重点实验室学科带头人，辽宁省百万人才工程入选教师，辽宁省优秀青年骨干教师，大连市医学会生化专科分会主任委员，大连市优秀专家。

报告摘要：近年来医疗卫生信息化发展迅速，生物医疗领域也迎来了大数据时代的潮流。报告将介绍医疗大数据的来源及特点，分析医疗大数据在智慧医疗、生物医药制药及临床科研等多个方面所面临的机遇和挑战，并结合我国目前医疗大数据的应用和研究现状，给出几点思考和建议。

车超  博士，副教授。近年来，主要开展专利数据挖掘和医疗信息处理的研究工作。作为项目负责人，承担1项国家青年自然科学基金“基于枢轴语言和图映射的历史典籍术语对齐研究”（No.61402068）和1项辽宁省高等学校优秀人才支持计划第二层次项目(No. LJQ2015004)。作为主要参与人，完成3项军口“863”项目，参与1项国家自然科学基金重大研究计划培育项目，参与3项国家自然科学基金，参与1项教育部长江学者创新团队项目，是辽宁省重大大学科平台“智能信息处理与网络技术重点实验室”骨干成员，大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室骨干成员。在国内外期刊和重要会议上共发表学术论文10余篇，以通讯作者在数据挖掘顶级会议KDD上发表文章1篇。2014年获辽宁省科学技术三等奖“基于仿生计算的产品创新设计方法及其应用”(排名七)。

报告摘要：帕金森病(PD)是一种多年发展的慢性病，它在临床表现和总体预后上有显著差异。解决这种异质性，从而能有更好的预后和针对性治疗，首选策略是抽出由相似患者组成的子种群。然而，由于从纵向临床试验收集的患者数据通常是由多种模式组成的(例如，实验测试，行为评估，图像等)并且呈现出时间动态(例如，有各种安排和不同的间隔长度的几十个事件)，所以计算相似性是具有挑战性的。为了提供可以从复杂的患者数据中精确识别相似性的可扩展的解决方案，我们提出了一个直接从纵向和多模态患者数据中利用RNN架构学习患者相似性的深度学习模型，这个架构可以计算两个序列之间的相似性并动态匹配患者数据中的时间模式。在现实世界数据集的评估实验证明了在个性化预测中所提出架构的实用性和有效性。 

金博  博士，副教授。致力于数据挖掘、大数据分析、创新管理、商务智能等领域的科学研究。主持了国家自然科学基金青年项目、辽宁省高校科研项目、国家重点实验室开放课题等课题，参与科技部国家重点研发计划“精准医疗研究”项目、国家自然科学基金重大研究计划培育项目和面上项目、863计划项目等国家级课题。在相关领域重要国际期刊及会议上发表论文60余篇，近年来多篇论文在数据挖掘领域顶级期刊（KDD、AAAI、ICDM、SDM、PAKDD等）收录，担任数据挖掘领域三大顶级会议KDD、ICDM、SDM的程序委员，是ACM、IEEE和CCF高级会员。 

报告摘要：调查显示，慢性病及其并发症的急性发作已成为威胁我国老年患者健康的最主要因素。以帕金森症、阿兹海默症等神经系统慢性退行性疾病为研究对象，针对临床医学研究中的慢性病并发症评估、药品不良反应预测、联合用药推荐等难题，采用机器学习和医疗大数据分析的方法，在前期积累的海量医疗数据基础上，构建人工智能+慢性病管理的模式，以数据为驱动，使精准医疗成为可能，为提高我国医疗信息服务水平、合理利用医疗资源、探索新的慢性病并发症个性化治疗模式提供理论与实践支撑。

 会议地点：