面向全球脑科学研究的尖端挑战和我国老龄化带来对退行疾病临床的巨大需求，构建基于人工智能、大数据挖掘等技术的脑影像组学模型，编码与疾病对应的指纹信息，开发Brain Label (SAAS)云，精度比肩国际领先的FSL（牛津大学）和FreeSurfer（哈佛大学）。该平台已在国内神经科排名前十的三甲医院（宣武、天坛等）使用，成为宣武国家临床研究中心的唯一影像大数据技术，为其500余家联盟医院（含深圳市）提供智能化分析服务，也

本团队拥有生物信息学研究方向的成员，在致病微生物大数据处理方面具有扎实的理论基础与研究经验，善于利用生物信息学手段分析在人群中广泛流行的病原微生物，从而能够对疾病的防治起到预警作用。其主要工作成果在于流感病毒重要抗原性位点筛选，流感病毒抗原性距离预测，流感病毒流行性监控以及有 效疫苗株推荐等方面，具体阐述如下： （1）流感病毒重要抗原性位点筛选本工作首先对自 1968 年以来近五十年间的流行流感病毒株进行统计，分析了其主要抗原蛋白--血凝素蛋白上每个氨基酸位置的抗原性贡献

基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中，基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查，可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 

1、临床专业，临床医学2、计算机应用专业，“互联网+”、大数据等高级工程师3、营养主任医师，营养师等

本平台基于SAAS云模式，以大数据与人工智能技术为支撑，解决了多中心医学健康研究、药物试验、慢病管理、随访管理等各类临床数据采集与分析问题，集成了轻量级项目管理、多终端灵活病例采集、支持队列与随机对照的临床试验设计、数据采集、数据质控、生物样本库、数据统计分析以及临床资料数据存储管理等功能，有效提高临床科研、流行病调查、临床试验和健康随访的流程化数据全生命周期的管理效率，保障了临床数据真实性和有效性。平台提供了项目管理、临床业务管理（随访管理、队列数据采集、随机试验、流程规划、慢病管理）、盲法设定、邮件提醒（微信扫描）、CRF表库管理、受试者管理（电子病历管理与知情同意书）、数据分析、数据高级检索、生物样本库管理、数据集管理与共享、知识库管理、平台门户（新闻公告）、公开注册、微信集成与智能通知、用户管理、机构伦理审核与管理、日志管理、字典管理、菜单管理、角色管理、数据留痕等服务，帮助快速配置和积累各临床科室CRF表和数据采集（教育培训）流程规划，形成临床大数据采集、管理与分析平台，提供全生命周期的临床数据服务，服务于医院随访管理、队列研究、临床评价、医学健康调查、慢病管理、健康管理等各类临床业务，积累临床大数据资源，促进医学科学发展。

成果简介：目前已经开展了：氯苯那敏-氢可酮缓释胶囊的临床前药代动力学研究；                硝苯地平缓释片的生物等效性

该系统是通过大量临床虚拟病例进行病史采集、体格检查、实验室检查、辅助检查、诊断治疗等一套完整的训练过程，让学生掌握基本的临床诊断方法与思维路径。

VR临床技能训练方案，基于VR沉浸技术还原医护临床技能情境，学员通过穿戴VR交互设备实现技能操作的流程训练。

该系统采用B/S架构设计，内置100多种五大病系虚拟临床病例，通过问、望、闻、切四诊方法采集病史，利用中医八纲辨证与脏腑辨证方法诊断疾病，并对疾病进行相应的处方治疗，让学生掌握中医诊治疾病的思维方法。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断