1.生物信息与医药研发

牵头人：林存洁

团队致力于医药研发和临床医学中的复杂结构数据的深度挖掘。围绕药物研发过程和临床医学研究中的数据科学问题展开研究，开发科学有效的统计分析方法。探究临床前早期开发阶段多组学整合分析方法、生物信息分析技术等问题，开发药物临床开发阶段的适应性设计方法、最优剂量的估计方法、药物疗效的评价策略以及药物敏感人群的识别技术等，并尝试解决药物上市后阶段的治疗模式、疾病负担、以及药物不良反应的评价、精准医疗等问题，为药物研发过程和临床医学评价提供更加可靠科学的方法支撑，从而促进健康与防治疾病，推动健康医疗产业的高质量发展。

2.医学影像与智能诊断

牵头人：周静

团队致力于应用前沿的统计学模型、深度学习等方法对大规模的医学影像数据进行深度挖掘和分析，以提取有价值的信息并为医学研究、临床诊断和治疗决策提供支持。团队包括来自医学专业、计算机科学和统计学等领域的研究人员，现有研究方向包括，基于肺部CT影像数据开发AI算法对肺癌进行早筛、早诊、疾病进展评估、以及病灶恶性程度预测；贝叶斯统计理论和方法及其在神经影像数据中的应用研究，包括非参数贝叶斯方法、贝叶斯盲源分离、贝叶斯神经网络等；此外，团队还十分重视将研究成果转化为实际的医学应用和决策支持。通过整合各领域专业知识，医学影像大数据分析团队致力于推动医学影像领域的科学研究和临床实践，为提高医疗诊断的准确性和治疗的个体化水平做出贡献。

3.流行病与环境健康

牵头人：黄辉

团队专注于研究环境因素与公共卫生之间的关系，探索自然环境或社会环境——如天气变化、空气质量、社交网络、产业经济等——如何影响流行病的发生、发展和传播。团队使用科学方法调研并收集、整理数据，从时间-空间-网络等多个维度出发，充分结合统计学、人工智能、流行病学、地理信息系统、大气科学等领域的前沿交叉理论和先进技术，针对环境健康问题开发有效的分析工具并提出合理的解决方案。团队成员的学术背景涵盖统计学、数学、环境科学、医学、地理学等多个学科，以期为守护公众健康提供多角度的科学依据。

4.健康老龄化与保险保障

牵头人：周明

团队致力于在 “健康中国”国家战略的大背景下，依托健康大数据平台，借助数学、统计、计量和机器学习等技术工具，对国民健康和养老中的疾病、重疾、失能、长寿等重要风险进行识别、量化、分析与评估，设计最优保险形式，精算保险成本，通过市场保险机制和社会保障机制进行风险管理，有效化解国民健康与养老中各种风险导致的经济损失。同时，借助“保险+服务”的模式，充分利用大数据分析赋能，促进国民健康管理、养老服务和保险保障水平和质量的提高，为我国健康与养老保险行业和保障事业的发展提供智力支持。

5.国民健康综合评价

牵头人：王瑜

在健康中国和健康老龄化背景下，团队致力于将政府统计数据、调查数据以及非结构化网络舆情数据相融合，基于多数据源，构建多维度的指标评价体系，对中国国民的健康发展水平以及影响因素进行评价，尤其关注老龄人群的健康状况评价，分析不同区域人群的健康差距，并基于分析给出相应的政策建议，为实现健康中国的战略目标提供重要参考。研究团队前期已发表多篇论文，出版《中国积极健康老龄化测度与分析》《国民健康发展报告》等。研究团队将持续开展指标体系的优化研究，结合国家宏观政策与社会需求，开展长期稳定性研究并陆续发布相关研究报告，服务于健康中国战略。