智能医学信息研究中心：信息融合医学，智能守护健康

发布时间：2026-05-28浏览次数：10

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上科大信息学院智能医学信息研究中心

Smart Medical Information Research Center


上海科技大学信息科学与技术学院（以下简称“信息学院”）信息学院以中国科学院的科研平台为支撑，聚焦人工智能、芯片（含计算机架构、电路与器件）、可视计算、大数据、量子通信与计算、云计算与边缘计算、金融科技、无人驾驶、电动汽车、新能源、智能医学等涉及信息科学与技术的前沿和交叉研究领域。学院下设七大研究中心：视觉与数据智能中心、智能网络中心、后摩尔器件与集成系统中心、智慧电气科学中心、自动化与机器人中心、系统与安全中心、智能医学信息研究中心。

智能医学信息研究中心（Smart Medical Information Research Center, SMIRC）面向智能医疗、医学影像、健康医药大数据、智能医疗设备和生物信息学等交叉前沿，推动人工智能、医学数据理解、智能成像与临床转化深度融合。中心以医疗的智能化、普及化与精准化为目标，围绕多模态医学数据采集、计算建模、智能分析和医疗设备研发，探索人工智能技术服务疾病机理研究、临床诊断、精准治疗和药物研发的新路径。


● 推文看点  中心定位、研究版图、科研成果、科研合作、教师团队、国际合作与学生培养


● 关键词  智能医学｜AI 医疗｜多模态医学数据｜医学影像｜智能医疗设备｜AI 制药｜精准医疗｜生物信息学


 # 01 # 

SMIRC 是什么？

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图：SMIRC 中心教授及研究方向


智能医学信息研究中心（Smart Medical Information Research Center, SMIRC）面向人工智能与医学健康深度融合的前沿方向，围绕医学数据理解、智能医学设备、生物技术与药物设计等关键问题，构建从“数据表征—计算建模—智能分析”到“成像/感知平台—系统集成—临床转化”的完整研究链条。

如果说传统医学信息系统更强调“记录”和“管理”，那么 SMIRC 更进一步关注：如何让 AI 理解多模态医学数据，如何把复杂的影像、信号、组学和临床信息转化为可计算、可解释、可验证的知识，并进一步服务疾病诊断、精准治疗、医疗设备研发和新药发现。

中心研究具有鲜明的交叉特征：一端连接 MRI、超声、光声、热声、脑电、肌电、磁传感、数字病理和组学数据等多类型医学信息；另一端连接深度学习、物理建模、多模态大模型、智能传感、数字孪生和 AI 制药等技术体系。通过医学、工程、计算与产业资源的协同，SMIRC 正在探索智能医学从算法走向系统、从实验室走向临床与产业应用的路径。

    


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图：AI赋能的医学数据理解与智能医学设备研发


 # 02 # 

研究版图：从多模态医学数据到智能医疗系统

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中心的研究版图可以从“数据采集—数据分析—生物医学与药物研发—综合应用”四个层次展开。


● 多模态数据采集：融合声、光、电、磁、影像、分子细胞等多模态医疗数据，从宏观和微观尺度解析病理和病程，为定制化医疗提供更坚实的数据基础。


● 多类型数据分析：处理生理信号、化学信号、组学数据、数字病理和医学图像，构建跨尺度医学信息表达。


● AI助力生物医学与药物研发：发展多模态生物大语言模型、抗癌药物靶点虚拟筛选、蛋白质预测与设计、人工智能虚拟细胞和靶向降解剂理性设计。


● 多模态数据综合应用：面向机能研究、疾病诊断和精准治疗，将采集技术、数据分析与智能建模方法落到具体医学问题。


 # 03 # 

合作网络：连接医院、企业与真实临床问题

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智能医学研究的价值，不只体现在算法指标上，更体现在真实医学场景中的可用性、可靠性与可转化性。SMIRC 与多家医疗院所和企业保持科研合作，合作对象覆盖综合医院、专科医院、医疗设备企业、制药与 AI药物研发企业，为医学数据、临床问题、系统验证和产业转化提供支撑。


● 医疗院所合作覆盖上海瑞金医院、上海交通大学附属第九人民医院、新华医院、同仁医院，复旦大学附属中山医院、华山医院、肿瘤医院，同济大学附属同济医院，上海仁济医院，上海市第一妇婴保健院，中国人民解放军总医院，浙江大学附属第二医院，武汉同济医院、广东省人民医院、山东省肿瘤医院等。


● 企业合作覆盖上海联影医疗、卓道医疗、碧迪医疗、英派药业、英矽智能（Insilico Medicine）、药明康德、欧姆龙健康中国有限公司等企业。


● 合作模式贯穿临床需求提出、算法与设备研发、系统验证、数据分析和成果转化。


 # 04 # 

科研成果：医学成像、神经监测与 AI 药物设计并进

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SMIRC 在医学影像、人工智能与智能医疗系统等领域持续产出，研究覆盖 TMI、Medical Image Analysis、NeuroImage、JBHI、NeurIPS、ICLR、MICCAI 等重要期刊与会议。中心在方法创新与系统研发方面形成鲜明特色，方向涵盖医学成像、智能建模与智能医疗设备；同时积累了多项专利成果，部分成果已进入早期转化阶段。



4.1 多模态成像技术：让医学图像更清晰、更可计算

在多模态成像方向，中心团队围绕实时宽视场螺旋波谱被动空化成像、三维超声重建、热声经颅成像和磁性物质快速筛查等问题开展研究。相关工作既关注成像质量，也面向真实检测与临床需求。


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实时宽视场螺旋波谱被动空化成像

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基于隐式神经表面重建的三维超声成像

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基于物理信息神经网络的热声经颅成像

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民航磁性货物在线检测

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磁性货物检测装备示例

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磁阻阵列传感技术

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磁场分布与检测结果

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4.2 脑成像与神经信号监测：从影像重建到生理反馈

在脑影像与神经信号方向，中心团队发展了基于隐式神经场的MRI脑影像运动校正方法、个性化抗心动过速起搏算法、婴儿痉挛脑网络分析以及超高清微型化显微镜技术。这些研究将AI建模能力嵌入医学图像、脑电信号和神经监测系统中，提升诊断与干预的可靠性。


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基于隐式神经场的MRI脑影像运动校正

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个性化抗心动过速起搏算法

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婴儿痉挛脑网络分析

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基于Zernike PSF的微型化显微镜技术

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4.3 AI药物设计：从结构预测到分子生成

在AI制药方向，中心关注分子结构、靶标结构和药物作用机制的联合建模。DeepDegradome 将分子片段构建、靶标结构解析、分子生成和性能评估整合为自动化设计流程；PhysDock 则探索物理引导与全原子扩散相结合的蛋白-配体复合物结构预测，为结构导向药物设计提供高精度、高通量的新工具。


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靶标结构感知生成模型助力PROTAC与配体分子设计

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    PhysDock：蛋白-配体复合物结构预测模型

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 # 05 # 

教师团队：覆盖智能医学全链条的交叉力量

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SMIRC 的教师团队覆盖医疗人工智能、医学影像处理、智能医疗设备、生物信息学、生理信号、无损检测和AI药物设计等方向。


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郑杰

人工智能、数据科学、生物信息学、健康医药大数据、AI制药、精准医疗

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/zhengjie/main.htm


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郑锐

医学超声图像及信号处理、深度学习超声成像与诊断、多模态超声、智能三维超声、便携式超声系统

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/zhengrui/main.htm


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江智浩

决策辅助系统、数字孪生、人-机-物三元融合系统、智能医疗仪器、医疗辅助系统

    官网主页：go?to=https%3A%2F%2Fsist.shanghaitech.edu.cn%2Fzhengrui%2Fmain.htm


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任无畏

光学成像、图像重建、多模态融合、荧光手术导航、小动物成像

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/renww/main.htm


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王雄

微波/毫米波/超声波生物医学成像、癌症热疗、脑机接口、神经调控、手术导航、超构表面、物理神经网络

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/wangxiong/


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徐林

生理信号处理、神经肌肉康复、智能健康监控、脑机接口

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/xulin1/main.htm


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叶朝锋

电磁传感、无损检测、弱磁测量、信号/图像处理、磁传感器研发与应用

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/yechf/


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张玉瑶

医学图像分析、磁共振成像、动态和定量断层成像、AI图像重建、脑影像学习与增强

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/zhangyy8/main.htm


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蔡夕然

新型超声成像与超声治疗、深度学习在超声成像中的应用、医学成像仪器开发

官网主页：https://sist.shanghaitech.edu.cn/caixr/main.htm


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 # 06 # 

国际合作与学生培养：在真实医学问题中训练交叉能力

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SMIRC 的培养特色是“问题牵引、交叉融合、真实验证”。学生在课题组中既要理解医学和生物问题，也要掌握信号处理、图像重建、人工智能、系统设计和设备研发方法。


● 科研训练：学生可以参与医学影像算法、智能传感器、可穿戴设备、医学设备验证、AI药物设计等前沿课题。


● 合作网络：中心与国内外高校、医院、科研机构和医疗企业保持长期合作，为学生提供临床需求、数据资源和系统验证场景。


● 发展去向：毕业生进入国内外高校、医院、科研机构与产业界，包括顶尖研究实验室、医学中心和智能医疗企业。


在这里，算法不只是模型指标，设备不只是实验平台，医学数据也不只是数据集。中心希望培养能够理解临床问题、设计智能方法、推进系统落地的交叉型人才。

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 # 07 # 

学生去向分析：深造与就业并重的人才培养闭环

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从 2023-2025 届学生毕业情况看，SMIRC 的人才培养呈现出清晰的“科研训练—产业实践—继续深造”闭环。中心近三届毕业生共 124 人，其中就业方向占 78.2%，深造方向占 15.3%，其他/待就业占 6.5%。这一结构说明，中心培养的学生既能够进入医疗科技、人工智能、互联网与通信等产业场景，也能够继续在国内外高校和科研机构开展更深入的交叉研究。 


在就业去向方面，毕业生进入华为、阿里巴巴、腾讯、百度、中国电信、联影医疗等单位，方向覆盖智能医疗、数据智能、工程研发与信息技术应用。深造去向则包括上海交通大学、复旦大学、中国科学技术大学、卡内基梅隆大学、密歇根大学、香港中文大学、香港理工大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等高校。由此可见，SMIRC 的学生培养不只停留在单一学科训练，而是面向医学信息理解、智能系统开发和真实应用转化，形成了兼具科研深度与工程能力的人才出口。


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图：SMIRC 中心 2023-2025 届学生毕业概况


毕业生风采展示（部分）

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陈宏博： 

  • 上海科技大学信息科学与技术学院电子科学与技术专业2025届博士毕业生，导师为郑锐教授。 

  • 博士阶段聚焦三维超声成像与医学影像重建，围绕“从理论到临床”的智能医学问题开展研究。在校期间，发表国际SCI期刊论文7篇，其中一作3篇、共同一作1篇；发表国际会议论文8篇，其中一作4篇、共同一作1篇；申请中国发明专利4项、授权2项。代表性成果包括国际知名期刊IEEE-TUFFC封面文章，以及医学影像旗舰会议MICCAI 2024唯一最佳论文奖。

  • 曾获中国科学院大学优秀毕业生（2025）、上海科技大学三好学生/优秀学生、上海科技大学博士生国际访学奖学金等荣誉。 

  • 毕业去向：已获得美国哈佛大学医学院（波士顿儿童医院）、加拿大阿尔伯塔大学等博士后offer。



朱卉：

  • 上海科技大学信息科学与技术学院2026届博士毕业生，导师蔡夕然教授。

  • 在校期间，围绕聚焦超声空化治疗中的实时被动声成像与闭环控制开展研究，共发表国际期刊论文8篇，其中第一作者论文2篇；发表国际会议论文2篇；申请中国发明专利4项，其中已授权2项。代表性成果包括医学影像领域权威期刊 IEEE Transactions on Medical Imaging 第一作者论文，以及超声领域权威期刊 IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control 第一作者论文。

  • 在国际交流方面，多次参加国内外学术会议，两次在国际会议作口头报告；获得2023 IEEE国际超声年会（IUS）的学生旅行奖；提名2024国际治疗超声年会（ISTU）最佳学生报告，并获得学生注册奖（Top  10）的鼓励。 

  • 毕业去向：北京芯现像科技有限公司（创业）

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 # 08 # 

结语：把医学数据变成可理解、可验证、可转化的智能力量

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从多模态数据采集到AI建模分析，从医学影像重建到智能医疗设备，从蛋白-配体结构预测到AI药物设计，SMIRC 正在搭建医学数据、人工智能和临床应用之间的桥梁。


如果你关注医学图像如何被AI理解，关心智能设备如何进入真实临床，也希望在人工智能、电子信息、生物医学工程和精准医疗交叉处开展研究，SMIRC 将为你打开一扇通向智能医学前沿的大门。