主题论坛7泛在智能健康：感知，计算与应用

简介：

谷洋，博士，中国科学院计算技术研究所副研究员，博士生导师，入选中国科学院青促会会员、北京市优秀人才青年骨干等，现任中国计算机学会普适计算专委委员，中国图像图形学会人机交互专委委员等。研究方向为普适计算与智慧医学，重点从事智能感知算法赋能医疗健康的应用基础性研究，在IEEE TKDE、TMI、KBS、Ubicomp、IJCAI等重要国际会议和期刊上发表论文50余篇。

简介：

邹永攀现担任深圳大学计算机与软件学院长聘副教授、博士生导师，广东省无线大数据与未来网络工程中心副主任。入选广东省科协青年人才培育计划、深圳大学“荔园优青”、深圳市海外高层次人才等人才项目。近五年来，申请人以第一作者或通讯作者身份在CCF-A/B类、中科院一区国际学术期刊和会议上发表论文20余篇。相关研究成果在学术界获得了一定认可，荣获深圳市自然科学奖一等奖、ACM SIGAPP中国新星奖、广东省计算机学会优秀论文一等奖、IEEE PERCOM 2026最佳论文候选、IEEE MASS最佳论文奖等学术奖励。先后主持国家级科研项目、省级重点领域专项等各类各级项目共纵向课题9项，校企合作项目6项。

简介：

陈力，医学博士，主任医师、教授，哈佛医学院博士后（创伤外科学）；解放军总医院全科医学科主任；解放军医学院、浙江大学博士研究生导师；国家重点研发计划（原973计划）首席科学家；军队国防科技卓越青年人才、北京市科技新星、北京市科技拔尖人才；享受国务院特殊岗位津贴、军队优秀一类人才岗位津贴；第一或通讯作者发表论文100余篇， 其中SCI收录45篇，Nature子刊3篇，单篇最高影响因子27.1分。

报告题目：健康再审视：时空维度中的大健康

报告摘要：

引入“时间”与“空间”两个核心维度，构建动态、立体、系统性的健康认知框架，打破传统单一的健康视角。随着疾病谱转变、人口老龄化与数字技术发展，健康已不再只是某一时点的生理状态，而是个体在生命历程中与环境持续互动的动态结果。本报告以“时空维度”为主线，引入“时间”与“空间”两个核心维度，构建动态、立体、系统性的健康认知框架，打破传统单一的健康视角。通过构建跨时间、跨场景、跨学科的研究框架，推动医学从“治疗疾病”转向“维护健康”，为精准预防、主动健康和公共卫生治理提供新的理论视角与技术路径。

简介：

靳战鹏，华南理工大学长聘教授，信实冠名教授，博士生导师，未来技术学院副院长，人体数据感知教育部工程研究中心副主任，广东省数字孪生人重点实验室副主任。中国计算机学会普适计算专委会、人机交互专委会、物联网专委会执行委员，ACM和IEEE高级会员。曾任纽约州立大学布法罗分校终身制副教授。曾任美国国家科学基金会（NSF）、美国国家标准与技术研究院（NIST）、荷兰国家研究委员会（NWO）、加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）等机构的项目评审专家。主要研究兴趣包括人工智能、人机交互，智能感知，主动健康，物联网。发表论文200余篇，获得最佳论文奖或提名5次。担任5个国际期刊的副编辑（包括ACM CSUR、ACM IMWUT、CCF TPCI等）和30余个国际期刊及会议的审稿人或程序委员会委员。

报告题目：人工智能大模型时代的主动健康

报告摘要：

我国人口基数大和人口老龄化加剧，将面临医疗资源紧缺、医疗资源不平衡、慢性疾病及高危疾病威胁高悬等多重挑战。本报告围绕人工智能大模型时代的主动健康理念，探讨健康管理由“以疾病治疗为中心”向“以健康预防为中心”转变的技术路径，推动健康服务从被动诊疗走向主动感知、主动分析与主动干预。 以人体感知融合智能为核心，通过柔性可穿戴设备、非接触式感知终端及环境智能设施，持续采集人体生理、心理、行为、环境等多模态数据，并利用跨模态表征学习、数据融合、知识图谱和人体数字孪生技术，实现近人体空间健康数据的长期、动态、无感化采集与综合分析。 在此基础上，构建融合生理数据、个人健康档案、专业知识库与健康知识图谱的健康大模型基座，形成“多模态感知—个体状态建模—大模型决策服务”的完整技术链条，提升健康状态识别、风险预测和个性化服务能力，最终实现全人群、全场景、全过程、全周期的全时空健康管理。

简介：

韩静，湖南大学计算机学院教授，国家级高层次青年人才、岳麓学者。研究方向为情感计算、移动健康与多模态智能体。博士毕业于德国奥格斯堡大学，后于剑桥大学从事可穿戴感知与移动健康博士后研究。归国后任教于湖南大学，持续聚焦音频情感计算与健康感知。发表论文80余篇，现任IEEE Transactions on Affective Computing编委，曾任ICASSP、INTERSPEECH等顶级会议分会主席及多个A类期刊/会议审稿人。

报告题目：聆听心音：声学智能助力心脏健康自动评估

报告摘要：

本报告聚焦基于声音的心脏健康自动分析，系统汇报从心音表征学习到心血管风险预测的研究进展。报告首先梳理心音分析的研究现状与关键挑战，随后介绍三项核心工作：一是面向跨数据集心音数据的统一评测基准与泛化性分析；二是基于自监督学习的声音基础模型及其跨数据迁移能力；三是声音信号在血压升高评估这一新任务上的探索性研究。在此基础上，报告将结合大模型与音频基础模型的最新趋势，展望智能心音分析未来的发展路径。

简介：

夏彤，剑桥大学博士，清华大学万科公共卫生与健康学院助理教授，研究方向为数智健康、大模型智能体以及可信AI。研究成果发表于NeurIPS、KDD、npj Digital Medicine 等人工智能顶会与顶刊上，相关工作曾被 BBC、CGTN 等多家国际主流媒体报道。入选国家高层次青年人才计划。

报告题目：Smart mHealth: From foundation to agentic models

报告摘要：

本报告探讨AI如何从感知与表征学习走向自主协同与复杂健康任务执行。首先，报告将介绍面向移动健康场景的自监督预训练基础模型，重点讨论如何利用智能手机、可穿戴设备及环境传感器产生的大规模无标注多模态数据，学习具有通用性和可迁移性的健康表征，从而提升模型在标注数据有限、个体差异显著及跨设备、跨场景条件下的小样本泛化能力。进一步地，报告将讨论健康基础模型如何与自然语言和医学知识对接，使用户和专业人员能够通过问答方式理解健康状态、模型预测及其不确定性。在此基础上，报告将介绍从基础模型向智能体模型的技术演进：通过任务规划、记忆、工具调用、多智能体协作与反馈学习，整合健康数据分析、风险评估、知识检索和个性化建议等能力，完成更加复杂、多样且持续演化的健康任务。最后，报告将展望智能健康从“被动预测”迈向“主动理解、决策与干预”的未来。

简介：

戴伟伟，副研究员，湖南省湖湘青年英才，湖南省数字化十大杰出人物。现任数字眼科湖南省工程研究中心主任、爱尔数字眼科研究所常务副所长、中国体视学会智慧医疗分会常务委员、湖南省数字医学学会副理事长等。长期从事交叉学科研究及转化，致力于应用数字技术赋能眼科和视觉科学发展，并着力推动其向现实生产力转化。牵头筹建爱尔数字眼科研究所，开创“数字眼科”行业发展新模式，系统构建从技术攻关到产业落地的全链条数字眼科创新体系。在NPJ Digital Medicine、Patterns等国际知名期刊发表高水平学术论文30余篇；参编专著1部，获授权专利9项，参与制定指南及标准6项。

报告题目：眼科垂类大模型的构建、测评与应用

报告摘要：

大模型技术发展迅速，在多个领域和应用中得到了验证和快速推广。但通用大模型在眼科专业场景中仍受诸多制约，本报告提出AierGPT，旨在构建精准高效、契合临床、安全可控的眼科垂类大模型。涵盖眼科专业知识库构建、垂类大模型研发、模型性能评估、临床转化应用的全链条实践。建设数字图书档案馆、构建眼科知识图谱、建立三级层次化知识体系；围绕循证医学理论和临床诊疗路径创建眼科基准数据集，设计评测体系以评估模型在眼科医疗场景的真实效能；融合多模态文档解析、多级权限管控架构、三路混合检索与重排序机制、意图识别及知识库智能路由策略；并在眼健康科普、眼科辅助诊疗、数字人智能体等场景开展示范应用。