AI智慧医养：把脉数字健康之“道、术与势” | CNCC2026

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报告题目：AI智慧医养的“道、术与势”

报告摘要：“老有所养、病有所医”成为我国老龄化社会的重大社会需求，在有限的医疗和养老资源下，智慧医养为应对这一挑战提供了技术途径。然而，飞速发展的科技技术及不断演绎的用户需求，需要新思路和新方法将这一愿景变成现实。本报告围绕AI智慧医养的“道、术与势”展开：“道”聚焦以人为中心和场景驱动，打通院内与院外、医疗与养老、健康与生活之间的数据和服务链路，构建防—治—养一体化的智慧健康管理新范式；“术”聚焦多模态智能感知与行为理解、智能空间建模与推理、医学大模型、智能体自主决策、人智协同及具身服务等关键技术及智能家居、慢病管理和神经退行性疾病健康管理等实践。“势”探讨AI智慧医养从技术创新走向规模化应用所面临的可信感知、隐私保护、异构协同与自适应服务等挑战与趋势，为构建主动化、个性化、连续化的未来智慧医养体系提供思考和方向。

潘毅，深圳理工大学计算机科学与人工智能学院院长、讲席教授，中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心首席科学家，美国医学与生物工程院院士、英国皇家公共卫生院院士。长期从事云计算、大数据分析、人工智能、深度学习及其在生物信息与医疗信息领域的研究，推动多项生物医学数据智能分析方法与工具研发。入选全球前0.05%顶尖学者榜单。

报告题目：生物医学大数据人工智能分析及自闭症早期分级筛查应用

报告摘要：自闭症早期筛查面临数据异质性强、样本量稀缺、高维特征难以解析、人工智能模型可解释性不足及精度受限等难题，临床亟需高效、低成本的早期分级筛查技术。针对上述问题，本报告以行为学、遗传学、影像学等多模态生物医学数据为对象，研发可解释性神经网络、高维特征选择与小样本学习等人工智能核心算法，突破数据异质、缺失及标注不足的建模瓶颈；整合行为学APP筛查、遗传学基因检测与MRI影像评估，建立面向2-4岁儿童的逐级筛查方案。本研究旨在解决自闭症早期识别中的关键方法学与数据难题，为低成本、广覆盖的精准筛查提供人工智能方法学支撑与临床应用方案。

北京理工大学讲席教授，脑健康智能评估与干预教育部重点实验室主任；国家级人才项目入选者，国家特聘专家，973首席科学家，2020年全国先进工作者，国务院特殊津贴专家，IEEE Transactions on Computational Social Systems主编，IEEE/IET/AAIA Fellow，Chair of TC Computational Psychophysiology, IEEE SMC；教育部计算机学科教指委委员、科技委委员。入选科睿唯安（Clarivate）高被引科学家、世界前2%科学家（Stanford and Elsevier）和0.05% 高水平学者 (ScholarGPS)。获2014年度中国侨界创新人才奖，2016年度教育部技术发明一等奖，2018年度国家技术发明奖二等奖，2019年度中国专利金奖，2020年度甘肃省专利奖发明人奖，2022年度甘肃省自然科学特等奖，2023年全国创新争先奖（均为第一完成人）等。

报告题目：人工智能与精神障碍诊疗

报告摘要：近年来全球精神健康问题日益凸显，据世界卫生组织统计：全世界有9.7亿人患有精神障碍，占全球总人口的13%。当前精神疾病诊断多以医生访谈和精神疾病诊断量表为主，缺乏客观量化诊断指标；治疗方式主要为药物治疗等方法，但是药物治疗存在副作用大等问题。以人工智能和脑机接口为代表的前沿信息技术的飞速发展，为精神疾病的诊疗提供了新契机，推动精神疾病诊疗由症状描述型向数据驱动型发生转变，提供了普适化，精准化和个性化的精神疾病诊疗分析技术，从而提高了精神疾病临床识别率和治疗有效率。本次报告将介绍人工智能应用于精神障碍诊疗的机遇与挑战。

南京航空航天大学人工智能学院院长，教授，博士生导师。脑机智能技术教育部重点实验室主任、国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）、国家级领军人才、中国图像图形学学会理事、IEEE Trans. Medical Imaging 等期刊编委、《数据采集与处理》副主编等。研究成果获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖和二等奖、江苏省自然科学二等奖等，以及 MICCAI 2019 和 MICCAI 2022 青年科学家奖等论文奖 10 余次。连续12年入选 Elsevier 中国高被引学者榜。

报告题目：从脑机制解析到认知解码

报告摘要：理解人脑认知活动的神经基础与计算机制，是脑科学与人工智能交叉研究的重要前沿。随着多模态脑影像和智能计算技术的发展，如何从复杂脑信息中揭示认知活动的脑机制，并进一步实现对认知信息的有效表征与解码，成为脑认知计算领域的重要研究问题。围绕这一问题，本报告将结合团队近年来的研究工作，探讨如何利用多模态脑影像与智能计算方法刻画脑结构与功能特征，解析其与认知行为及个体差异之间的内在联系，并进一步建立脑活动与认知信息之间的计算映射，实现对认知状态及相关脑功能异常的表征与解码。

北京邮电大学计算机学院教授/博导，入选国家高层次人才计划，兼任中国人体健康科技促进会医工融合委员会副主任、Associate Editor of ACM UBICOMP。长期从事智能感知及其智慧健康应用研究。先后承担了国家自然科学基金、国家重点研发等科研项目，发表 SIGCOMM/MobiCom/NSDI等一流学术论文100余篇，授权专利40余项，获CCF-Intel 青年学者奖、ACM 中国新星奖、日内瓦国际发明展金奖、电子学会科技进步一等奖、教育部科技进步一等奖等。

报告题目：面向无感健康监测的毫米波/太赫兹精细感知研究

报告摘要：随着我国快速进入老龄化社会，起病隐匿/间歇发作的慢性疾病越来越严重地威胁人民生命健康，造成巨大的社会经济负担，亟需长期连续监测方法。针对上述问题，本报告工作深入挖掘毫米波/太赫兹的非接触零干扰感知能力，实现从亚毫米级心脏/脉搏微动到分子级味觉/嗅觉的精细感知，在此基础上开展心血管健康医工交叉研究，从而助力从“被动治疗”到“主动健康”的健康模式转变。

辽宁师范大学计算机与人工智能学院教授，苏州大学博士，大连理工大学生物医学工程学院博士后，CCF高级会员。研究方向为基于AI的数字医疗、智慧医养，基于影像分析的计算机辅助诊断。入选兴辽英才计划“青年拔尖人才”、大连市“杰出青年”科技人才、本地高层次人才“青年才俊”及辽宁省“百千万人才工程”万层次人才。先后主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金、辽宁省科技厅、辽宁省教育厅、大连市科技创新等项目。