脑科学与智能信息实验室以多模态数字医学与智能康复为核心开展研究：在分子层面解析复杂疾病机制，在临床层面预测病程进展和结局风险，在功能层面解码神经运动状态并探索闭环干预调控。
相关研究服务于复杂疾病诊疗、运动功能评估、脑机接口调控和连续康复管理，可为临床提供早期预警、客观评估和辅助决策，为患者提供精准诊疗、个体化调控和长期康复支持。
The research team focuses on AI-driven modeling and clinical translation of multi-source biomedical data for complex diseases and intelligent rehabilitation.
研究方向：面向复杂疾病与智能康复的多模态数字医学建模与闭环干预
1. 面向分子组学的复杂疾病机制解析
围绕基因组、表观组、蛋白序列等内源性分子信息，整合多组学数据解析疾病机理，开发基于预训练模型和可解释深度学习的分子功能预测方法，构建非编码变异调控效应、单细胞甲基化改变和蛋白突变稳定性预测模型。
该方向重点解决复杂疾病中遗传变异功能难解释、分子调控机制难刻画等问题，为疾病机制研究、遗传变异功能注释、分子功能评估和潜在干预靶点发现提供计算工具。
2. 面向电子病历的临床病程智能建模与辅助决策
面向ICU、住院患者和精神疾病等慢病管理等临床场景，融合病程记录、生命体征、实验室检查、用药信息、护理记录、检查报告和药物安全数据，构建患者健康状态动态表征与病程时序推理模型。
该方向重点预测患者病情变化、长期住院风险、药物不良反应、再入院和预后结局等临床事件，为医生提供早期预警、风险分层、病程管理、资源配置和干预策略优化的辅助决策支持。
3. 面向脑机接口的神经运动状态感知、解码与闭环干预
围绕脑电、神经电生理、足底压力和可穿戴步态信号，发展面向脑机接口的多模态状态感知与神经运动解码方法，构建脑状态、运动状态和疾病功能表型的客观量化模型。
该方向面向睡眠/癫痫、步态冻结/失衡/跌倒、扁平足/踝膝关节炎等临床与康复场景，开展脑电自动监测与分析、步态异常识别和运动功能评估；
同时探索足底压力传感、脑神经信号采集与脑深部电刺激DBS相结合的自适应闭环调控技术，
通过实时融合脑神经信号与运动状态反馈，动态优化刺激参数，为神经功能障碍患者提供精准调控、疗效优化和连续康复管理支持。
We are interested in the use of “computation + experimentation” format to improve the understanding, diagnosis, monitoring,
and treatment of neuropsychiatric and neurodevelopmental conditions. We apply a variety of data
modalities: genomic, metabolic, pharmacological, medical record, imaging, audio recording etc.
to build predictive models that assist us in our mission of improving mental health through computing.
We have supported research programs involving computational methodology, big data processing,
database and clinical decision system construction, and clinical translational researches.
欢迎有志者（本科生、研究生、博后等各类科研人员）加入我们 招聘助理研究员启示
All potential members, including volunteers, undergraduates, graduates, and postdocs, are all welcomed to join us.
实验室开发的工具与数据库 (Developed Tools & Database)
我们开发了一系列工具与数据库以供科研社区使用，欢迎访问 Toos & Database
We have developed a range of tools and databases for the research community to use。
