数智医学实践与展望

课程编码：180234100100P3003H 英文名称：Practice and Perspective for Digital and Intelligent Medicine 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：任仙文

组学测序技术与人工智能技术和生命科学与医学的交叉融合正在深刻影响和变革医学实践的形态，传统难以研究和解析的问题正在经历大数据与智能化分析赋能的破茧之路。本课程将介绍宏基因组测序技术、单细胞测序技术、空间组测序技术等前沿组学技术和人工智能的发展，介绍组学大数据如何进行智能化分析，最终通过将临床样本数字化来回答和解决医学前沿问题，即数智医学，并对未来基于人工智能的组学数据、病理数据、影像数据的融合对数智医学的发展进行展望。本课程为研究生介绍前沿组学技术、人工智能技术，以及如何用组学技术和人工智能技术回答和解决医学问题的前沿进展，培养学生对相关科技前沿的认知与兴趣，为培养生命科学、人工智能、医学的交叉人才打基础。

生物信息学，免疫学

第一章 前沿组学测序技术简介 任仙文
第1节 宏基因组测序概述 1.0学时
第2节 单细胞测序概述 1.0学时
第3节 空间组测序概述 1.0学时
第二章 前沿组学测序数据分析概述 任仙文
第1节 宏基因组测序数据分析概述 3.0学时
第2节 单细胞测序数据分析概述 3.0学时
第3节 空间组测序数据分析概述 3.0学时
第三章 人工智能分析技术概述 任仙文
第1节 机器学习分析技术概述 3.0学时
第2节 深度学习分析技术概述 3.0学时
第四章 肿瘤数智医学研究 任仙文
第1节 肝癌肿瘤微环境分析 3.0学时
第2节 结直肠癌肿瘤微环境分析 3.0学时
第3节 泛癌免疫微环境概述 3.0学时
第五章 传染病数智医学研究 任仙文
第1节 基于宏基因组测序的病原检测 3.0学时
第2节 新冠感染与致病机制解析 3.0学时
第3节 乙肝感染与致病机制解析 3.0学时
第六章 数智医学发展展望 任仙文
第1节 数智医学发展展望 3.0学时
第2节 课程交流与汇报 1.0学时

任仙文，中国科学院动物研究所研究员，曾任昌平国家实验室研究员、北京大学副研究员、中国医学科学院病原生物学副研究员、助理研究员。2010年毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，获得运筹学与控制论博士学位；2007年毕业于军事医学科学院，获得遗传学硕士学位；2004年毕业于南开大学，获得生物科学、信息与计算科学双学位。在Cell、Cancer Cell、Cell Research等期刊发表论文80余篇，获得高等学校优秀科学技术成果奖科技进步奖一等奖、北京市自然科学奖一等奖、中源协和生命医学创新突破奖等荣誉与奖励，获得国家自然科学基金委员会优秀青年项目资助。担任中国生物信息学会、中国免疫学会、中国细胞生物学会等多个专业委员会委员，担任Journal of Leucocyte Biology、Infectious diseases and Immunity等学术期刊编辑。