Shanghai Meisi Pharmaceutical Technology Co. Ltd.

科研刚需｜小鼠/肿瘤类器官+六大器官iPSC诱导+切片鉴定，一站式实操特训 iPSC 即诱导多能干细胞，可人工重编程获得，能够定向分化成各类人体器官类器官模型。 依托 iPSC 与成体干细胞技术，本次实操班深耕多器官类器官全套培养与切片鉴定 类器官技术作为国自然热门、高分论文标配、新药筛选与精准医学转化核心工具，是当前生物医药领域的前沿刚需技术。但多数科研从业者普遍面临痛点：单一技术学习、流程不完整、培养成功率低、多器官模型构建无从下手、切片鉴定实操薄弱。 为解决广大科研人员的实验难题，浙江大学联合诺格辉生物，重磅推出3天高阶精品实操培训班！课程摒弃冗余理论，聚焦落地实操，一次性打通成体干细胞类器官与iPSC多能干细胞多器官诱导类器官两大核心体系，覆盖从细胞培养、模型构建、传代冻存复苏到固定切片鉴定的全链条标准化实验流程。 浙大一线科研骨干+企业资深技术专家联合授课，手把手带练全套成熟可复用实验方案，帮大家避开实验坑点、节约试错成本、快速搭建专属类器官研究体系！ 课程介绍 再生医学与精准治疗快速发展背景下，类器官技术正革新药物筛选与疾病建模体系。干细胞构建的三维类器官可在体外较好还原组织结构与功能，在肿瘤研究、器官发育、遗传性疾病机制分析等领域应用广泛，重塑了传统医学研究模式。 为推动类器官技术落地应用，浙江大学联合诺格辉生物共同开设iPSC与成体干细胞类器官高阶技术研习班。培训聚焦两大主流干细胞技术体系，覆盖类器官构建、细胞保种运维、多器官定向诱导及病理切片鉴定等全链条关键环节，打造标准化、可复用的科研实操体系。 课程采用“理论+沉浸式实操”模式，兼顾原理梳理与实验技能强化，帮助学员系统掌握全套类器官实验方法，补齐三维模型构建与形态学鉴定的科研短板。 一、成体干细胞类器官全套构建技术 本模块聚焦小鼠小肠、肿瘤两大类常用成体类器官模型，系统讲解模型构建核心方法，配套实操完成类器官传代、冻存与复苏全套流程，帮助学员快速掌握稳定的成体类器官培养技术，适配各类基础与肿瘤科研实验。 二、iPSC干细胞标准化培养技术 iPSC细胞状态是类器官诱导的关键前提。本模块围绕iPSC标准化培养体系展开，实操掌握细胞传代、冻存、复苏核心操作，规范细胞质控标准，规避自发分化、活性不佳等常见问题，筑牢多器官类器官构建的实验基础。 三、多器官iPSC类器官定向诱导构建技术 本模块覆盖脑、心脏、肝脏、肾脏、肠道、肺及血管多类器官诱导体系，讲解不同器官类器官的分化调控逻辑与构建要点，帮助学员掌握多器官三维模型搭建方法，拓宽疾病建模、药物筛选的科研应用场景。 四、类器官固定与切片鉴定技术 本模块聚焦类器官后续样本处理与形态学鉴定，实操完成类器官固定、切片全套实验流程，解决类器官样本易破损、制片困难等问题，熟练掌握类器官形态验证核心技术，满足论文发表与课题结题的数据需求。 时间与地点 时间：2026年 9月11日–9月13日 地点：浙江大学（紫金港校区）纳米楼 课程安排 “ 1 9月10号（星期四） 报道 详见报道通知 “ 2 9月11号（星期五） 理论课一  09:00-10:00 基于类器官和干细胞的疾病模型的构建与应用 理论课二  10:00-11:30 3D动态类器官培养技术及其在生物医药研究及疾病治疗中的应用 实操课 13:30-17:00 小鼠小肠类器官构建实操 iPSC培养、传代、复苏实操 “ 3 9月12号（星期六） 实操课一  09:00-12:00 肝、肾、脑、心脏、肠、肺、血管诱导构建protocol的讲解 实操课二  13:30-17:00 肿瘤类器官构建实操 “ 4 9月13号（星期日） 实操课一  09:00-12:00 类器官的传代、冻存、复苏实操 ipsc细胞冻存实操 实操课二  13:30-17:00 类器官固定、切片实操 注册方式 ①培训费：6800元/人（包含注册费、资料费、肿瘤细胞等实验材料费）。 培训期间住宿自理，会务组可帮助预订，培训期间三餐。 ②汇款方式（非汇款学员可现场刷卡或支付宝扫码） 收款户名：上海春谷生物医药科技有限公司 收款账号：03—423700040004068 开户银行: 中国农业银行钦州北路支行 汇款用途处写明：姓名 ③会务组联系方式：姜老师 电话号码：17321098232  电子邮箱：wenyi.jiang@medsci.cn 姜老师 微信号丨17321098232 长按二维码即可报名 学员往期成果展示 小肠类器官构建效果图 肿瘤类器官构建效果图 3D成像 往期培训班照片 诺格辉生物 培训班

2025 年国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，和国家卫健委等部门联合出台《关于促进和规范 “人工智能 + 医疗卫生” 应用发展的实施意见》，明确将AI 深度融入医学科研、临床诊疗、药械研发全链条，重点布局科研智能化转型，大力培育医工复合型专业人才。在政策全面落地的大背景下，传统科研模式已难以适配高分论文发表、国家级课题申报与医疗机构高质量发展的新要求。 针对广大科研人员的学习需求，生物谷开设《AI+医学研究能力提升训练营》，集结十余位资深专家授课，涵盖临床研究、IVD 评价、单细胞分析、虚拟细胞、大模型等热门实用内容，理论结合实战解锁科研新动能，诚邀各位同行报名学习！ 项目介绍 学术指导 上海交通大学公共卫生学院 主办单位 生物谷、梅斯医学 开班时间 7月9-12日 开班地点 上海梅斯医药科技有限公司(松江分部) （上海市松江区九亭镇莘砖公路518号34栋18层 ） 适合人群 临床医生：想发文章、晋升评职，却苦于研究设计和统计分析 医学研究生：课题没思路，数据处理效率低，急需提升科研能力 科研人员：想掌握 AI 技术，让研究更前沿、成果更有竞争力 医药从业者：需要设计临床试验、解读真实世界数据 项目特色 课程设置 日程安排 7月9日 09：00至12：00 课程导论，RCT的设计要点、数据管理和统计分析与AI赋能1.系统讲解医学研究方法类型、核心概念与研究设计逻辑2.深度解析 RCT 研究设计、数据管理与统计分析关键要点3.结合高 IF 顶刊 “找茬” 实战，识别设计与统计常见陷阱4.引入 AI 辅助分析工具，提升临床研究质量与发表效率 7月9日 13：00至16：00 筛检与诊断研究设计与分析：IVD评价与AI赋能1.讲解诊断试验设计原则、敏感度、特异度、ROC 曲线等核心指标2.介绍诊断阈值选择、偏倚控制与证据体系构建方法3.覆盖 IVD 体外诊断试剂从分析性能到临床价值的完整评价4.结合 AI 技术提升诊断数据分析效率与临床决策能力 7月9日 16：00至17：30 临床研究设计与临床数据的整理及其AI赋能（一）1.介绍典型临床研究方法的设计思路与核心特征2.讲解临床数据来源、类型、结构与质量评价标准3.梳理临床研究数据管理的全流程与关键质控要点4.建立临床研究与 AI 赋能结合的基础认知框架 7月10日 09：00至10：30 临床研究设计与临床数据的整理及其AI赋能（二）1.讲解临床数据整理、标准化与结构化处理方法2.介绍常用数据清洗、缺失值插补与异常值处理技术3.展示 AI 在数据预处理、数据质控中的赋能应用4.提升临床数据可用性，为后续建模与分析打牢基础 7月10日 10：30至14：30 AI+临床预测建模的数据科学实验设计：从输入、标签到评价分析1.讲解临床预测任务的研究问题定义与变量构建方法2.介绍缺失值、类别不平衡等常见数据问题处理策略3.覆盖模型训练、测试划分、交叉验证与评价体系4.结合案例讲解模型偏倚、泛化能力与临床可解释性 7月10日 14：30至17：30 Vibe Coding 赋能科研与医学开发：从效率工具到研究范式升级1.介绍大模型驱动的智能编程工具在医学科研中的应用2.讲解如何用 AI 快速完成数据分析、图表生成与流程自动化3.结合真实案例展示 AI 如何重塑临床研究工作流4.全面提升科研效率，助力高质量、高效率成果产出 7月11日 09：00至12：00 单细胞组学数据分析1.讲解单细胞组学基本原理、实验流程与数据特征2.覆盖上游分析：质控、定量、细胞聚类与注释3.介绍下游分析：批次矫正、伪时序、细胞通讯分析4.结合 AI 方法提升单细胞数据挖掘深度与解读能力 7月11日 13：00至16：00 关于aivc 基于AI的虚拟细胞系统1.讲解如何用深度生成式 AI 表征疾病细胞状态2.介绍虚拟细胞构建方法，模拟疾病发生发展过程3.通过虚拟扰动技术实现药物与干预策略筛选4.展示 AI 在疾病机制研究与新药研发中的前沿应用 7月11日 16：00至17：30 多模态大模型基础理论与医学应用1.讲解多模态大模型预训练、后训练与微调核心理论2.介绍文本、影像、组学等多源医疗数据融合方法3.展示大模型在病历解读、文献挖掘、科研辅助中的应用4.提供可落地的医学 AI 应用设计思路与案例 7月12日 09：00至10：30 多智能体基础理论与医学应用1.讲解多智能体系统基本概念、架构与协同机制2.介绍多智能体在临床决策、科研协作中的应用模式3.展示多智能体如何提升复杂医学问题解决能力4.展望 AI 协同系统在未来医学研究中的发展方向 7月12日 10：30至14：30 利用真实世界数据解答临床问题——从传统方法到目标试验模拟框架1.讲解观察性研究基本方法、分析流程与结果解读2.引入目标试验模拟框架，实现从描述到因果推断升级3.讲解偏倚控制、混杂因素调整与研究规范4.结合 AI 工具赋能真实世界数据全流程分析与可视化 7月12日 14：30至17：30 数智驱动医学创新：高水平医学科研项目从设计到成果转化 1.结合国家级重点项目经验，讲解高水平研究设计方法 2.系统梳理医学科研项目实施路径、关键节点与成果转化3.展示 AI 在健康大数据、风险预测、个性化干预中的前沿应用4.提供可直接借鉴的科研选题、项目设计与申报实战思路 讲师介绍  上海交通大学二级教授、特聘教授、博士生导师，公共卫生学院院长、数字医学研究院执行院长。国家杰出青年科学基金获得者、国家百千万人才工程入选者、中国青年女科学家奖获得者、吴杨奖获得者、国务院特殊津贴专家。任国务院食品安全委专家委员、国家健康科普专家、中国营养科学界首席专家，第一届食品安全国家标准审评委员会微生物分委会主任委员、上海市毒理学会理事长等。长期从事主动健康、慢病防控与营养食品安全研究，在Nature、JAMA等发表论文260余篇，Elsevier高被引学者，科技部重点专项首席科学家。 上海交通大学公共卫生学院  研究员 ，博士生导师，国家级青年人才项目入选者。长期从事单细胞多组学深度生成建模、细胞动力学系统解析及虚拟疾病模型与AI药物发现研究。课题组研究方向： 课题组聚焦于基于单细胞与空间多组学数据的深度生成模型与疾病动力学建模。2024–2025 年期间，课题组在 Nature 与 Cell 系列期刊发表论文 8 篇，在 NAR、Genome Research、Genome Biology 等 IF>10 主流期刊发表论文 3 篇。 上海交通大学公共卫生学院教授，博士生导师，单细胞与疾病研究中心生物信息学平台主任。主要从事生物信息学和医学人工智能领域的研究，2008年至今以第一或通讯作者在Genome Biology, Genome Research, Nucleic Acids Research, Bioinformatics等杂志上累计发表SCI论文80余篇。主持上海市人才发展基金，以负责人承担国家自然科学基金面上项目3项，青年项目1项，以项目骨干承担国家重点研发计划专项2项。现任中国工业与应用数学学会数学生命科学分会常务理事、中国生物信息学会生物信息学算法专委会常委委员、中国计算机学会生物信息专业委员会执行委员等。 上海交通大学公共卫生学院副研究员，博士生导师，国家高层次青年人才、上海高层次青年人才。主要研究方向为心血管代谢性疾病流行病学。以第一作者身份在Nature Medicine、Circulation等高影响力期刊发表多篇论文，多项成果被全球改善肾脏病预后组织诊治指南、欧洲肾脏最佳实践指南及欧洲高血压学会指南等五项国际指南引用。 上海交通大学公共卫生学院副教授，博士，教学团队首席教师，主讲《临床科研设计与统计分析》研究生课程，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）公共卫生学院访问学者，入选上海市公共卫生优秀青年人才，荣获上海交通大学教书育人奖、教学成果二等奖。担任中国研究型医院学会整合医学专委会常务委员，中国健康促进与教育协会主动健康分会委员，主持国家自然科学基金等十余个研究项目，主编或参编国家级规划教材、专著、科普书籍20余部，发表SCI论文30余篇。 上海交通大学公共卫生与预防医学博士，现任上海交通大学公共卫生学院高级实验师、流行病学与生物统计学系教师。为上海高校市级一流课程《流行病学》骨干教师，先后斩获上海市高校青年教师教学竞赛二等奖、三等奖，上海交通大学公共卫生学院 “博思杯” 教师教学技能大赛资深组一等奖等多项教学荣誉，同时参编国家级 “十四五” 规划教材、住院医师规范化培训教材等。累计发表SCI论文28篇，其中以主要作者发表SCI论文11篇。评审临床研究项目百余项，主持开发EDC系统十余项。为国家科技部重点研发计划精准医学研究项目组主要成员，为上海市黄浦区疾控人才项目导师。 上海交通大学公共卫生学院助理教授，上海市海外高层次人才计划，上海市科委专家，获中国图象图形学会科技进步二等奖。在CVPR，AAAI，ICCV，NeurIPS，TIP等人工智能领域的顶会顶刊发表论文70余篇，谷歌学术引用4000+，H-index 30。主要研究兴趣为多模态大模型，多智能体的基础理论及应用。 上海交通大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系助理研究员，复旦大学生物信息学博士；长期致力于生物医学领域的新型计算方法、工具以及数据库的研究或开发，重视计算方法与特定实验方法的结合。研究的主要领域包括：1.基于机器学习/深度学习技术的基因编辑系统的优化设计；2.组学数据挖掘和知识发现研究。近五年共发表第一作者（包括共同一作）SCI文章9篇，获得专利1项，软件著作权1项。受邀担任Frontiers in Genetics杂志的主题编辑。 上海交通大学公共卫生学院教师，上海市海外高层次人才。毕业于比利时根特大学，曾任比利时联邦公共卫生研究所助理研究员。获第六届上海高校青年教师教学竞赛二等奖、上海交通大学医学院教师教学大赛青年组优秀教学奖，上海交通大学公共卫生学院“博思杯”教师教学技能大赛一等奖。研究聚焦重大慢性病防控的流行病学与健康技术转化。参与国家科技重大专项、国家自然科学基金项目及欧盟第七框架计划（FP7）、Horizon 2020等国际科研项目。作为核心成员参与全球HPV分型检测临床验证项目（VALGENT），相关评价体系已被世界卫生组织采纳。已在Diabetes Care、Annals of Internal Medicine等期刊发表论文40余篇，其中包括ESI高被引论文1篇。 上海交通大学公共卫生学院数据分析与软件开发人员，长期参与临床研究数据分析与方法学支持。研究方向涵盖生存分析、机器学习及科研工具开发，具备从数据分析到系统实现的综合能力，致力于推动大模型与智能编程技术在医学科研中的应用落地。

2025 年国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，和国家卫健委等部门联合出台《关于促进和规范 “人工智能 + 医疗卫生” 应用发展的实施意见》，明确将AI 深度融入医学科研、临床诊疗、药械研发全链条，重点布局科研智能化转型，大力培育医工复合型专业人才。在政策全面落地的大背景下，传统科研模式已难以适配高分论文发表、国家级课题申报与医疗机构高质量发展的新要求。 针对广大科研人员的学习需求，生物谷开设《AI+医学研究能力提升训练营》，集结十余位资深专家授课，涵盖临床研究、IVD 评价、单细胞分析、虚拟细胞、大模型等热门实用内容，理论结合实战解锁科研新动能，诚邀各位同行报名学习！ 项目介绍 学术指导 上海交通大学公共卫生学院 主办单位 生物谷、梅斯医学 开班时间 7月4-5日&7月11-12日 开班地点 上海梅斯医药科技有限公司(松江分部) （上海市松江区九亭镇莘砖公路518号34栋18层 ） 适合人群 临床医生：想发文章、晋升评职，却苦于研究设计和统计分析 医学研究生：课题没思路，数据处理效率低，急需提升科研能力 科研人员：想掌握 AI 技术，让研究更前沿、成果更有竞争力 IVD / 医药从业者：需要设计临床试验、解读真实世界数据 项目特色 课程设置 时间授课主题 7月9日 09：00至12：00课程导论，RCT的设计要点、数据管理和统计分析与AI赋能1.系统讲解医学研究方法类型、核心概念与研究设计逻辑2.深度解析 RCT 研究设计、数据管理与统计分析关键要点3.结合高 IF 顶刊 “找茬” 实战，识别设计与统计常见陷阱4.引入 AI 辅助分析工具，提升临床研究质量与发表效率 7月9日 13：00至16：00筛检与诊断研究设计与分析：IVD评价与AI赋能1.讲解诊断试验设计原则、敏感度、特异度、ROC 曲线等核心指标2.介绍诊断阈值选择、偏倚控制与证据体系构建方法3.覆盖 IVD 体外诊断试剂从分析性能到临床价值的完整评价4.结合 AI 技术提升诊断数据分析效率与临床决策能力 7月9日 16：00至17：30临床研究设计与临床数据的整理及其AI赋能（一）1.介绍典型临床研究方法的设计思路与核心特征2.讲解临床数据来源、类型、结构与质量评价标准3.梳理临床研究数据管理的全流程与关键质控要点4.建立临床研究与 AI 赋能结合的基础认知框架 7月10日 09：00至10：30临床研究设计与临床数据的整理及其AI赋能（二）1.讲解临床数据整理、标准化与结构化处理方法2.介绍常用数据清洗、缺失值插补与异常值处理技术3.展示 AI 在数据预处理、数据质控中的赋能应用4.提升临床数据可用性，为后续建模与分析打牢基础 7月10日 10：30至14：30（12-13点午休）AI+临床预测建模的数据科学实验设计：从输入、标签到评价分析1.讲解临床预测任务的研究问题定义与变量构建方法2.介绍缺失值、类别不平衡等常见数据问题处理策略3.覆盖模型训练、测试划分、交叉验证与评价体系4.结合案例讲解模型偏倚、泛化能力与临床可解释性 7月10日 14：30至17：30Vibe Coding 赋能科研与医学开发：从效率工具到研究范式升级1.介绍大模型驱动的智能编程工具在医学科研中的应用2.讲解如何用 AI 快速完成数据分析、图表生成与流程自动化3.结合真实案例展示 AI 如何重塑临床研究工作流4.全面提升科研效率，助力高质量、高效率成果产出 7月11日 09：00至12：00单细胞组学数据分析1.讲解单细胞组学基本原理、实验流程与数据特征2.覆盖上游分析：质控、定量、细胞聚类与注释3.介绍下游分析：批次矫正、伪时序、细胞通讯分析4.结合 AI 方法提升单细胞数据挖掘深度与解读能力 7月11日 13：00至16：00关于aivc 基于AI的虚拟细胞系统1.讲解如何用深度生成式 AI 表征疾病细胞状态2.介绍虚拟细胞构建方法，模拟疾病发生发展过程3.通过虚拟扰动技术实现药物与干预策略筛选4.展示 AI 在疾病机制研究与新药研发中的前沿应用 7月11日 16：00至17：30多模态大模型基础理论与医学应用1.讲解多模态大模型预训练、后训练与微调核心理论2.介绍文本、影像、组学等多源医疗数据融合方法3.展示大模型在病历解读、文献挖掘、科研辅助中的应用4.提供可落地的医学 AI 应用设计思路与案例 7月12日 09：00至10：30多智能体基础理论与医学应用1.讲解多智能体系统基本概念、架构与协同机制2.介绍多智能体在临床决策、科研协作中的应用模式3.展示多智能体如何提升复杂医学问题解决能力4.展望 AI 协同系统在未来医学研究中的发展方向 7月12日 10：30至14：30 （12-13点午休）利用真实世界数据解答临床问题——从传统方法到目标试验模拟框架1.讲解观察性研究基本方法、分析流程与结果解读2.引入目标试验模拟框架，实现从描述到因果推断升级3.讲解偏倚控制、混杂因素调整与研究规范4.结合 AI 工具赋能真实世界数据全流程分析与可视化 7月12日 14：30至17：30数智驱动医学创新：高水平医学科研项目从设计到成果转化 1.结合国家级重点项目经验，讲解高水平研究设计方法 2.系统梳理医学科研项目实施路径、关键节点与成果转化3.展示 AI 在健康大数据、风险预测、个性化干预中的前沿应用4.提供可直接借鉴的科研选题、项目设计与申报实战思路 讲师介绍  上海交通大学二级教授、特聘教授、博士生导师，公共卫生学院院长、数字医学研究院执行院长。国家杰出青年科学基金获得者、国家百千万人才工程入选者、中国青年女科学家奖获得者、吴杨奖获得者、国务院特殊津贴专家。任国务院食品安全委专家委员、国家健康科普专家、中国营养科学界首席专家，第一届食品安全国家标准审评委员会微生物分委会主任委员、上海市毒理学会理事长等。长期从事主动健康、慢病防控与营养食品安全研究，在Nature、JAMA等发表论文260余篇，Elsevier高被引学者，科技部重点专项首席科学家。 上海交通大学公共卫生学院  研究员 ，博士生导师，国家级青年人才项目入选者。长期从事单细胞多组学深度生成建模、细胞动力学系统解析及虚拟疾病模型与AI药物发现研究。课题组研究方向： 课题组聚焦于基于单细胞与空间多组学数据的深度生成模型与疾病动力学建模。2024–2025 年期间，课题组在 Nature 与 Cell 系列期刊发表论文 8 篇，在 NAR、Genome Research、Genome Biology 等 IF>10 主流期刊发表论文 3 篇。 上海交通大学公共卫生学院教授，博士生导师，单细胞与疾病研究中心生物信息学平台主任。主要从事生物信息学和医学人工智能领域的研究，2008年至今以第一或通讯作者在Genome Biology, Genome Research, Nucleic Acids Research, Bioinformatics等杂志上累计发表SCI论文80余篇。主持上海市人才发展基金，以负责人承担国家自然科学基金面上项目3项，青年项目1项，以项目骨干承担国家重点研发计划专项2项。现任中国工业与应用数学学会数学生命科学分会常务理事、中国生物信息学会生物信息学算法专委会常委委员、中国计算机学会生物信息专业委员会执行委员等。 上海交通大学公共卫生学院副研究员，博士生导师，国家高层次青年人才、上海高层次青年人才。主要研究方向为心血管代谢性疾病流行病学。以第一作者身份在Nature Medicine、Circulation等高影响力期刊发表多篇论文，多项成果被全球改善肾脏病预后组织诊治指南、欧洲肾脏最佳实践指南及欧洲高血压学会指南等五项国际指南引用。 上海交通大学公共卫生学院副教授，博士，教学团队首席教师，主讲《临床科研设计与统计分析》研究生课程，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）公共卫生学院访问学者，入选上海市公共卫生优秀青年人才，荣获上海交通大学教书育人奖、教学成果二等奖。担任中国研究型医院学会整合医学专委会常务委员，中国健康促进与教育协会主动健康分会委员，主持国家自然科学基金等十余个研究项目，主编或参编国家级规划教材、专著、科普书籍20余部，发表SCI论文30余篇。 上海交通大学公共卫生与预防医学博士，现任上海交通大学公共卫生学院高级实验师、流行病学与生物统计学系教师。为上海高校市级一流课程《流行病学》骨干教师，先后斩获上海市高校青年教师教学竞赛二等奖、三等奖，上海交通大学公共卫生学院 “博思杯” 教师教学技能大赛资深组一等奖等多项教学荣誉，同时参编国家级 “十四五” 规划教材、住院医师规范化培训教材等。累计发表SCI论文28篇，其中以主要作者发表SCI论文11篇。评审临床研究项目百余项，主持开发EDC系统十余项。为国家科技部重点研发计划精准医学研究项目组主要成员，为上海市黄浦区疾控人才项目导师。 上海交通大学公共卫生学院助理教授，上海市海外高层次人才计划，上海市科委专家，获中国图象图形学会科技进步二等奖。在CVPR，AAAI，ICCV，NeurIPS，TIP等人工智能领域的顶会顶刊发表论文70余篇，谷歌学术引用4000+，H-index 30。主要研究兴趣为多模态大模型，多智能体的基础理论及应用。 上海交通大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系助理研究员，复旦大学生物信息学博士；长期致力于生物医学领域的新型计算方法、工具以及数据库的研究或开发，重视计算方法与特定实验方法的结合。研究的主要领域包括：1.基于机器学习/深度学习技术的基因编辑系统的优化设计；2.组学数据挖掘和知识发现研究。近五年共发表第一作者（包括共同一作）SCI文章9篇，获得专利1项，软件著作权1项。受邀担任Frontiers in Genetics杂志的主题编辑。 上海交通大学公共卫生学院教师，上海市海外高层次人才。毕业于比利时根特大学，曾任比利时联邦公共卫生研究所助理研究员。获第六届上海高校青年教师教学竞赛二等奖、上海交通大学医学院教师教学大赛青年组优秀教学奖，上海交通大学公共卫生学院“博思杯”教师教学技能大赛一等奖。研究聚焦重大慢性病防控的流行病学与健康技术转化。参与国家科技重大专项、国家自然科学基金项目及欧盟第七框架计划（FP7）、Horizon 2020等国际科研项目。作为核心成员参与全球HPV分型检测临床验证项目（VALGENT），相关评价体系已被世界卫生组织采纳。已在Diabetes Care、Annals of Internal Medicine等期刊发表论文40余篇，其中包括ESI高被引论文1篇。 上海交通大学公共卫生学院数据分析与软件开发人员，长期参与临床研究数据分析与方法学支持。研究方向涵盖生存分析、机器学习及科研工具开发，具备从数据分析到系统实现的综合能力，致力于推动大模型与智能编程技术在医学科研中的应用落地。