PLAGH-MIT Critical Data Datathon
演讲嘉宾

Roger Mark

Dr.Mark 是麻省理工学院医学工程与科学研究所计算生理学实验室主任,MIT健康科学与技术系和电子工程与计算机科学系的杰出教授。Dr.Mark的研究主要集中在生理信号处理、数据库开发、心血管建模、重症监护决策支持和预测建模领域。1999年,他的团队推出了由NIH支持的“PhysioNet”(复杂生理信号研究资源)平台,为研究者提供公开的高质量生理信号和相关信号处理软件。他的团队和其他人持续将收集的数据添加到PhysioNet网站,为世界上成千上万的研究工作提供了数据基础。他的“重症监护信息学”项目由NIH资助,致力于从大量重症监护临床数据发现新的知识,提高重症监护中临床决策的效率、准确性和及时性。该项目催生了一个大型的公共可访问的ICU数据库(MIMIC-III数据库),其中包含了来自6万名重症监护病例的高分辨率临床数据。它已被添加到PhysioNet的数据库中,该数据库在世界范围内目前已拥有超过5000名认证用户。Dr.Mark自己的研究致力于建立可以访问的生理和临床数据库,并且坚定地致力于将这些研究数据集向全球研究人员免费开放共享。

http://imes.mit.edu/people/faculty/mark-roger/‍            https://lcp.mit.edu/People


Leo Anthony Celi

Dr. Celi 是麻省理工学院医学工程与科学研究所计算生理学实验室临床研究主任,哈佛医学院副教授。Celi博士是一名内科医生,从事内科、传染病和重症监护医学方面的临床工作。他还拥有生物医学信息学(MIT)和公共卫生(哈佛)的硕士学位,哈佛医学院的副教授,也是麻省理工学院的首席研究科学家。指导实验室所有跨学科临床研究,并指导许多在研究项目上与核心工程人员合作的年轻临床医生。他每年有6周的时间在BIDMC的医疗重症监护室授课。在MIT教授两门课程—HST.936全球卫生信息学以提高医疗质量,以及HST.953健康数据的二次分析,并努力将这门课程转变为 edX下的大规模开放在线课程。他的研究兴趣集中在数据挖掘和机器学习在大型数据库中的应用。他运用BIDMC公开的去隐私的ICU数据库-MIMIC数据库进行研究。目前,他正在研究一个数据驱动的决策支持系统,即“Collective Experience”:(1)支持临床医生查询临床数据库中记录的类似病人,借鉴其他临床医生的经验(2)在相似的患者上开展模型分析。

http://imes.mit.edu/research-staff-prof/leo-anthony-celi/,     https://lcp.mit.edu/People


徐华

徐华,UTHealth生物医学信息学院教授,UTHealth 领导的计算生物医学中心主任。Xu博士致力于研究生物医学自然语言处理(NLP) 和医疗数据挖掘。在2013-2014年曾担任美国医学信息学协会(AMIA)NLP工作组主席。Xu博士发表了100多篇同行评审论文,其中包括NIH的多个R01,并担任多项拨款的首席研究员。2014年,徐博士当选为美国医学信息学院的会员。目前是OHDSI(Observational Health Data Sciences and Informatics)中国主席,致力于基于OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership)通用数据模型,推动医疗机构间的数据共享和利用工作。


https://sbmi.uth.edu/faculty-and-staff/hua-xu.htm




薛万国

解放军总医院医疗大数据中心主任,解放军总医院医学信息情报所高级工程师,中国医院协会信息管理专业委员会副主任委员、中国卫生信息学会常务理事。从事医院信息化研究开发与推广应用工作30年,作为主要人员承担了“军字一号”医院信息系统的研发工作,在国内较早系统化地开展电子病例研究,牵头多项卫生信息标准和规范的制定,曾获得国家科技进步二等奖奖项。



Kee Yuan Ngiam


新加坡国立大学医疗系统总首席技术官,新加坡国立大学医院医学信息副主任,他长期倡导将人工智能(AI)运用于医疗健康领域,并且在临床验证中启动了很多深度学习项目,为整个NUHS集群的临床部署做准备,以及通过新加坡国立大学计算机学院和Yong Loo Lin医学院与伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)等国际合作者之间展开广泛的跨学科合作,通过先进的医疗技术支持社区医疗保健工作。Ngaim教授带领团队建立了DISCOVERYAI 平台:一个推动研究-产品转化的AI平台,用于验证先进的深度学习AI模型,鼓励数据科学家与临床医生间的合作。该平台促进了跨学科合作,极大减少了先进模型的转化时间,加速了医疗健康领域的技术创新。Ngaim在医疗数据分析领域有很多成果,发表了很多关于数据分析与人工智能技术的研究和应用文章,一项基于临床记录的计算机自动诊断的专利已经获得授权,近期研究成果在2018IEEE数据挖掘国际会议(ICDM)上发表。

https://www.ihis.com.sg/Awards/Pages/2018%20NHITEA/Cat-E-Ngiam-Kee-Yuan.aspx


朱军


清华大学计算机科学与技术系教授,卡内基梅隆大学计算机学院兼职教授。他于2009年获得清华大学计算机科学博士学位。于2011年加入清华大学之前,他在卡内基梅隆进行博士后研究。他的研究兴趣是机器学习及其在文本和图像分析中的应用。朱博士已经在国际著名会议和期刊上发表学术论文百余篇。他曾担任 ICML,NIPS,IJCAI,UAI,AAAI和 AISTATS领域主席,ICML 2014地区联合主席。他获得多个奖项,包括IEEE Intelligent Systems 杂志评选的“AI’s 10 toWatch”,MIT TR35 China,国家优秀青年科学基金,CCF青年科学家奖和CCF自然科学一等奖。他的工作得到了“国家青年拔尖人才支持计划”支持。


http://www.csai.tsinghua.edu.cn/?avada_portfolio=%E6%9C%B1%E5%86%9B http://bigml.cs.tsinghua.edu.cn/~jun/index.shtml


Mikael Hartman

Hartman博士是新加坡国立大学医院(NUH)乳腺和创伤外科高级顾问,新加坡Saw Swee Hock公共卫生学院副教授,Yong Loo Lin医学院外科副教授。他还是瑞典卡罗林斯卡医学院医学流行病学系的兼职人员。

Mikael Hartman教授在瑞典斯德哥尔摩的卡罗林斯卡学院接受培训,并于2005年在这里获得董事会普通外科学认证。自2009年以来一直在新加坡执业。于2007年完成了流行病学领域的博士研究,擅长乳腺癌的病因和预后以及癌症预后的遗传研究。是2002年与2006年美国陆军乳腺癌概念奖的共同获奖者。

他领导的研究小组有十多名成员,其中包括三名博士生,他还领导了新加坡乳腺癌队列和新加坡 - 马来西亚乳腺癌工作组的发展以及Saw Swee Hock公共卫生学院的乳腺癌预防项目( SSHSPH)。研究发表在Lancet Oncology,Journal of Clinical Oncology,Breast Cancer Research,British Journal of Surgery,European Journal of Cancer等杂志上。他担任NUHS外科研究与创新倡议副主任,NUHS研究主任大学外科集群研究委员会,NUHS外科临床流行病学部门负责人,NUH外科部乳腺服务副主任,以及SSHSPH高级管理委员会和学院推广和任期委员会成员。

http://www.ncis.com.sg/patient-and-visitors/find-a-doctor/dr-mikael-bo-anders-hartman.html



Mengling 'Mornin' Feng

Dr. Feng 是新加坡infcomm研究所数据分析部生物信息和医疗分析实验室的实验室负责人,Saw Swee Hock公共卫生大学及新加坡国立大学Yong Lin医学院兼职助理教授。冯博士目前是哈佛医学院麻省理工学院健康科学技术部计算生理学实验室研究伙伴。致力于开发有效的数据分析和人工智能解决方案,以提取可操作的知识和提升护理质量。他的研究领域包括机器学习、优化、信号处理、统计推断及大数据管理,并发表了关于生理信号预测,疾病进展轨迹建模,动态患者表型分析,对治疗效果的统计理解和异构医疗大数据管理领域的众多研究成果。冯博士与世界各地的临床医生紧密合作,他还与飞利浦和SAP等医疗保健以及IT公司保持合作。他的工作在Science Translational Medicine等知名期刊以及KDD,AAAI和AMIA等顶级国际会议得到业界认可。

https://www.mornin-feng.com/ https://sph.nus.edu.sg/about/faculty-directory/feng-mengling



Alistair Johnson

入选福布斯:医疗健康领域"30 岁以下 30 位俊杰排行榜MIT计算生理学实验室研究科学家。加拿大麦克马斯特大学生物医学和电子工程学士,牛津大学医学创新的D.Phil。他的论文题目是“重症监护中的死亡率和敏锐度评估”,其重点包括使用机器学习技术来预测死亡率,并提出一种重症监护病房的疾病严重程度评分OASIS评分。在加入LCP之前,Alistair在牛津的John Radcliffe医院担任研究了一年助理,为ICU出院后的患者建立早期预警模型。他在处理ICU数据以及为重症患者建立决策支持工具方面拥有丰富的经验和专业知识。他积极参与临床同事的研究调查。他广泛致力于创建和发布重症监护数据库 MIMIC-III数据库和eICU数据库,并积极支持使用数据库的研究人员。

https://lcp.mit.edu/People



李少春

Jery(ShaoChun)LI于2005年加入IBM中国研究院。他是IBM研究院的高级技术人员(STSM)和研究负责人 – 主要从事AI在中国医疗保健,对话和行业服务的研究。他多年来一直专注于大数据分析,人工智能,认知计算领域的物联网。 Jery近来一直专注于在IBM战略层面上领导认知和分析驱动的创新,包括AI for Healthcare,AI会话平台;人工智能,物联网和工业与服务自动化解决方案。许多创新研究成果已成功应用于IBM客户,IBM全球服务和IBM Watson。 Jery创造了数十项发明,拥有50多项有价值的专利;还获得了众多技术奖项,包括IBM全球布拉沃奖,IBM杰出技术成就奖,客户杰出技术奖,研究部奖,最佳论文奖,高价值专利奖,并成功领导了3项杰出研究技术成就和10项A级成就。




曹德森

高级工程师,现任解放军总医院(301医院)医学工程与维修中心主任,中国生物医学工程学会健康工程分会候任主任委员,国家质量基础(NQI)项目评审专家。在医疗设备研发、医疗器械技术评价、医疗行业标准制定和实验室质量管理体系建设与评审等方面具有很深造诣。先后承担了呼吸机测试仪校准系统研制、战术战伤便携式集成生命支持系统研究等国家、军队重点和面上课题多项,获颁国家行业标准2项,获省部级科技成果三等奖以上5项,主编国家卫生计生委“十三五”规划教材《医疗器械技术评价》,在SCIEI和国家统计源期刊上发表学术论文20余篇。



张政波


生物医学工程专业博士,高级工程师,解放军总医院医学工程保障中心副主任,生物医学工程教研室主任,解放军医学院硕士研究生导师,北航生物与医学工程学院兼职导师,麻省理工学院计算生理学实验室和哈佛医学院BID医学中心Rey研究所访问学者(2011-2013年),临床信息处理和数据挖掘北京市国际科技合作基地负责人。在创新型医疗器械和装备研发、电子健康档案的二次分析利用、个体化疾病风险预警模型与算法、急诊和重症患者病理/生理状态辨识与预测分析等方面具有较好的工作基础。2016年首次将跨学科合作的Datathon模式引入国内,致力于推动工程与医学人员的跨学科合作,通过技术和应用模式创新,创建基于数据驱动的医疗模式




周丽


周丽,北京海思瑞格科技有限公司运营总监;医药健康大数据产业技术创新战略联盟常务理事;中国物联网协会医药健康工作委员会常务委员;国家中医药管理局传统医药国际交流北京华夏歧黄医药科技中心总经理;浙江省十届、十一届青联委员(金融组、科技组秘书长),IBM全球创业导师;浙江省第五届青科协会员(医疗组秘书长)浙江工业大学MBA中心校外导师。15年医疗健康从业及创业经历,曾任医院医师、院办主任,副院长,熟悉医疗临床及医院管理,积累丰富医疗健康行业的多元化资源及创业经验。


解放军总医院临床专家团队

黎檀实(PLAGH)

谢立新(PLAGH)

陈韵岱(PLAGH)

周飞虎(PLAGH)   

康红军(PLAGH)

李玉柱(PLAGH)

董蔚(PLAGH)

曹丰(PLAGH)

颜伟(PLAGH)

指导老师及助教团队
Roger Mark(MIT)
Leo Anthony Celi
(MIT,BIDMC)
Kee Yuan Ngiam(NUS)
Mengling Feng (NUS)
Alistair Johnson(MIT)
Ryan D. Kindle(BIDMC)
Christopher V.Cosgriff
(NYU)
Martin Seneviratne
(Stanford)
沈鹭(BIDMC)
张海涛(FWH)
杜斌(PUMC & CAMS)
王谊冰(CAPS)
Chen Xie(MIT)
刘星刚(Philips)
许骏鹏(Wistron)
冯聪(PLAGH)
刘敏超  (PLAGH)
李沛尧(PLAGH)
应俊(PLAGH)
石金龙(PLAGH)
刘同波  (PLAGH)
季磊 (PLAGH)
张悦舟(PLAGH)
兰珂(PLAGH)
袁倩(PLAGH)
范勇 (PLAGH)
刘晓莉(PLAGH)
张渊(PLAGH)
王俊梅(PLAGH)
赵宇卓(PLAGH)
Du Hao(NUS)
Siqi(NUS)
Ng Dian Wen(NUS)
Wang Han(NUS)
解放军总医院医工交叉团队


解放军总医院医工交叉研究团队是以生物医学工程专业为主体,融合了临床医学、数学、物理学、计算科学、自动控制、信息和信号处理等多学科的复合研究团队,依托解放军总医院丰富的临床研究资源,跨界合作,融合创新,探索医学技术创新和转化应用的新模式、新方法。团队的主要研究方向包括:医疗大数据与人工智能;创新型医疗器械研发;医疗器械临床应用评价;基于连续动态数据的人体生理/病理状态辨识等。所依托的研究资源包括:生物医学工程与转化医学工信部重点实验室(北航联合),医疗大数据应用技术国家工程实验室、“临床信息处理和数据挖掘”-北京市国际科技合作基地、解放军总医院医疗器械研发与评价中心、解放军总医院临床大数据中心等。

 研究团队与麻省理工学院、哈佛医学院BID医学中心、哈佛医学院麻省总医院、新加坡国立大学等国外知名研究机构建立了长期而广泛的学术联系,2014年联合麻省理工学院计算生理学实验室与哈佛医学院BID医学中心Rey研究所成功申报了“临床信息处理和数据挖掘”-北京市国际科技合作基地,将国外临床数据库建设和挖掘分析的先进理念和模式引入国内,与临床科室密切合作,探索基于数据驱动的临床科研新模式。

研究团队目前已经与急诊科、重症医学科、呼吸科、心内科、生化科、骨科、康复医学科多个临床科室等开展了感染性休克预测预警模型、连续肾脏替代疗法对中远期临床结局的影响、老年髋骨骨折愈后及其影响因素分析、液体平衡与机械通气时间相关性分析、心功能不全与液体平衡的关系、急性心梗的死亡率预测分析、IABP相关血小板减少症因素分析、基于高斯过程的疾病与气象因素分析、基于生理和生化参数的患者病理状态稳定性评估、随行生理参数监测技术临床应用模式探索研究、连续动态生理信号挖掘分析、基于动态贝叶斯网络的疾病预测性分析等研究,形成了理工医结合、多学科协作的良好研究氛围、团队和模式。

目前团队负责人为曹德森主任和张政波副主任,学术指导为王卫东名誉主任。研究工作获得国家自然基金、国家科技支撑计划、国家重点研发专项以及军队重点和重大项目资助。团队秉承“开放共享、协作创新”精神,希望进一步与国内外临床机构、研究院所和高校加强合作,通过多学科、跨专业的“强强联合”去解决日益复杂的临床研究问题。