通过可穿戴传感设备，采集人体指标及生理电信号，运用区块链、联邦学习等为医疗数据的安全存储、可信共享提供解决方案，采用机器学习、知识驱动方法，对多模态、多维度医疗数据进行特征提取，构建疾病预测和风险评估模型，用于临床辅助决策和个性化医疗。
通过低功耗可穿戴设备采集心电数据，利用移动网络和公众网络进行大规模数据并行传输，采用分布式并行计算框架，深度分析挖掘心电大数据中的隐含特征信息， 实现面向大规模人群的心血管疾病自动诊断与预警。
团队致力于医工交叉的医学影像辅助诊断技术与应用研究，基于多模态临床影像数据，采用机器学习和深度学习方法，挖掘影像中的量化信息，构建多种疾病预测及分类模型，用于临床辅助诊断及个性化医疗。
以基于深度学习的机器视觉计算、复杂环境感知、自然语言理解、新型人机交互为研究重点， 研发面向健康服务领域的智能机器人系统。
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