课题简介
本课题的核心在于将深度学习技术与药物研发及个性化诊疗相结合，通过构建智能药物推荐系统，解决传统药物研发和诊疗中的痛点问题。例如，深度学习模型可以通过分析患者的电子健康记录（EHR）、基因数据、生活方式等多维度信息，预测患者对特定药物的反应，从而为临床医生提供精准的用药建议。同时，深度学习还可以加速药物研发流程，通过虚拟筛选和药物设计，降低研发成本和时间。
个性化诊疗决策的关键技术环节包括：
（1）多模态数据融合：如何整合电子健康记录、影像学数据等多源信息，提升个性化诊疗决策的准确性。
（2）个性化治疗方案的优化：如何根据患者的个体特征，用户画像等信息，动态调整药物剂量和治疗方案。
（3）药物建模的优化：如何利用分子图神经网络建模药物信息，从而提升药物分子表示
（4）药物推荐系统的深度学习模型构建：如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer架构来进行个性化决策认为。
（5）模型的可解释性与透明度：如何确保深度学习模型的决策过程对临床医生和患者透明。
（6）模型的泛化能力和鲁棒性：如何确保模型在不同患者群体和临床场景中保持稳定的表现。
本课题将为学生提供以下指导：
（1）系统梳理深度学习在个性化诊疗决策算法中的理论基础和应用案例，帮助学生快速入门。
（2）结合具体应用场景，提供研究方向建议，如个性化药物推荐、药物副作用预测，用于医疗的用户画像等。
（3）协助开发创新算法，改进现有方法。
（4）指导实验设计和论文选题、写作和修改。
导师介绍
【学校/研究方向】
985高校计算机科学硕士学位，硕士期间为NLP方向，主要研究方向为ctr预估，药物推荐。
于滴滴和多个外企进行算法实习，目前于某互联网外企担任算法工程师，负责时间预估任务。
【科研论文/审稿人】
发表论文2篇，BIBM、METHODS。并担任bibm，aaai等审稿。
【指导经验】
指导学生录取一区一篇，一区投稿两篇。
可选创新点
（1）用于药物推荐的多目标推荐算法（SCI 1-2）
（2）用于药物推荐的多领域推荐算法（SCI 1-2）
（3）扩展外部数据的药物推荐算法（SCI 2-3）
（4）基于多模态数据融合的药物推荐算法（SCI 2-3）
（5）推荐架构改进的药物推荐算法（SCI 2-3）
（6）融合多模态特征的药物分子图神经网络（SCI 2-3）
（7）图神经网络在医学用户画像的应用（SCI 2-3）
课程亮点
1.可学习的知识点
（1）深度学习基础理论与框架应用
（2）个性化诊疗决策的设计与实现
（3）论文 idea
（4）科研论文写作与实验设计方法
2.课程提供
（1）相关理论基础与前沿进展讲解
（2）代码实现与调试技巧分享
（3）定期讨论与问题答疑
3.研究特色
（1）注重理论创新与工程实践的结合
（2）强调跨学科交叉研究
（3）重视学生的独立科研能力培养
4.指导风格
（1）采用启发式教学方法，鼓励学生独立思考
（2）定期组织组会讨论，及时解决研究中的问题
（3）注重培养学生的学术写作和表达能力