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
1. 面向分子组学的复杂疾病机制解析与虚拟细胞构建
融合基因组、表观组、蛋白组等多组学数据，解析复杂疾病关键分子调控机制，并构建虚拟细胞模型。基于预训练模型与可解释深度学习，开展非编码变异、单细胞甲基化、蛋白突变效应及细胞扰动响应预测，
形成从分子机制解析到细胞状态模拟的计算体系，为靶点发现和精准干预提供支撑。
2. 临床世界模型开发与EMR驱动的精准医疗
围绕患者从疾病发生、诊疗干预到临床结局的连续过程，融合病史、生命体征、检验、治疗操作及临床文本等信息，构建可表征、可推演、可预测的患者状态演化模型。
面向ICU、围手术期及慢病管理场景，实现疾病进展、治疗响应和未来风险模拟，为风险预警与个体化临床决策提供支持。
3. 面向脑机接口的神经运动状态感知、解码与闭环干预
融合脑电、神经电生理、足底压力及可穿戴运动信号，构建神经运动状态感知与智能解码模型。面向睡眠障碍、帕金森、步态异常及康复评估等场景，开展功能状态识别、异常运动检测和跨模态推断，
并结合神经调控技术，探索“状态感知—功能解码—干预调控—效果反馈”的闭环智能系统。
总体而言，团队聚焦复杂疾病机制解析、患者状态演化建模与神经运动功能闭环干预，围绕“多源数据感知—智能表征学习—机制与状态推理—风险预测—闭环干预”主线，
发展多模态基础模型、临床世界模型与可解释AI方法，为复杂疾病精准诊疗与智能康复提供数字医学支撑。
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.
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