课题简介
“人工智能与智慧医疗应用研究”课程，这是一门结合前沿科技与生命健康科学的跨学科课程。本课程旨在为学生提供深入了解人工智能（AI）在医疗领域中的应用、挑战与未来发展趋势的机会。通过本课程的学习，学生将掌握如何利用AI技术改善医疗服务质量、提高诊疗效率以及推动个性化医疗的发展。
人工智能与智慧医疗的结合是现代科技发展下的一个重要产物，其应用不仅正在革新传统的医疗模式，还在为患者提供更为高效、精准的医疗服务。本课程从多角度出发，对人工智能在当前智慧医疗各个阶段的应用进行研究与分析，从而帮助学生发掘当前人工智能领域（机器学习，深度学习，强化学习）与医疗系统的更丰富的工作结合点，把握更多发文先机。在课程中，导师将从多个角度入手对当前医疗与人工智能应用结合（例如计算机视觉，强化学习，数据诊断，时间序列）。
导师介绍
【学校/研究方向】
港澳高校计算机博士在读，研究方向为计算机视觉与智能图像处理，主要研究内容为水下视觉，遥感视觉，医疗影像处理与分析 。
曾任国内top咨询公司算法研究员，主要从事 AI 视觉方向扩散模型生成，图像处理相关研究，熟悉扩散模型各个应用方向。曾任大型安防企业算法研究员，从事计算机视觉方向目标检测、分割、判别的算法部署与优化。
获得多次数学建模竞赛国家级，参与重大科研基金项目，发表论文获得国际专家广泛认可，所负责项目多次参加各地展出，得到各部领导认可。
【科研论文/审稿人】在计算机视觉和人工智能国际会议/期刊发表论文多篇，包括 TMM，TGRS，TII等刊物。并担任 IEEE VR，AAAI，TGRS，ACM CHI 等审稿人。
【指导经验】指导学生在 CVPR ，MICCAI，TGRS，TII 投稿 5+篇，EI 会议，各类 SCI 期刊发表论文 10+ 篇，投稿 20+篇，曾辅导学生获复旦大学，浙江大学等多所知名高校硕士，博士offer。
可选创新点
（1）基于计算机视觉的医疗图像处理与分析技术（如增强，检测）（SCI 3-4区）
（2）如何将新型人工智能技术等算法结合，驱动传统医疗任务等进行改进（SCI 3-4区）
（3）基于多模态分析的医疗诊断系统，处理与分析系统（SCI 3-4区）
（4）基于多约束的医疗机器人算法设计（SCI 3-4区）
课程亮点
（1）能根据学生的不同领域给出针对性的idea。
（2）可以提供一些质量较好的baseline，主要集中在医疗信号处理与诊断方面方面，以及范式是什么。
（3）该课程从简单入手，图像处理部分较容易，易上手，多模态信息融合与诊断，强化学习等部分较难，也适合基础一般或跨专业的同学，重点在如何利用现有的信息与人工智能技术结合解决实际医疗中的问题。
（4）老师有耐心，会比较仔细的解答学生的疑惑，拿不准的也会与学生一起探索，老师教学经验丰富。
（5）对于跨专业的同学，会因材施教，从同学自己的领域出发，发文也会更加贴近学生自己的方向，更有用。
（6）改进方向都会比较有依据并且不会涉及非常复杂枯燥的原理，尽量用生动的例子让同学明白，并且还会深入讨论如何发文章，不论是顶会还是一区顶刊，如何讲好故事，如何包装自己，这尤为重要。
（7）课前和同学进行预先沟通，提前帮同学解答选题问题和解答疑问，课上会从整体出发规划，更好的帮助idea生成。
（8）线下私人群留言回复，结合案例、文字、语音条等形式，偶尔也会利用额外的线上meeting，用较短时间，较高效率解决同学们的疑问。