第三届 “中国人民大学健康数据科学研讨会” 将于2026年9月13日在北京举办。会议旨在持续推进健康数据科学的理论创新、技术研发与多元场景深度融合，赋能产学研用一体化高质量发展，充分释放健康大数据的实践转化价值。本期介绍研讨会分论坛主题为“人工智能时代的中医药研究”的报告人简介、报告题目及摘要内容。

    （报告顺序按报告人姓氏笔画排序）

    一、走向发现智能理论：来自中医药与人工智能的启示

    个人简介：

    张正军教授现任北京中医药大学数据科学与人工智能学院创院院长，原美国威斯康辛大学统计系终身教授、系副主任，原国科大经管学院长聘教授。现任中国科学院预测科学研究中心副主任，国际数理统计协会会士、美国统计协会会士。他的研究横跨统计理论、计量经济、计算医学、基因组学：从刻画因果关系的广义相关系数、绝对和相对有效性到极大逻辑智能模型，从新极值理论、必要充分统计推断到癌症基因组学的几何空间，他致力于用最前沿的数学和统计学工具回答最复杂的科学问题。他近年来深度介入胃癌、系统性红斑狼疮、心血管病等重大疾病的中西医融合研究，尝试将"硬核统计"转化为"临床洞察"的产业实践。

    报告摘要：

    智能通常与预测、优化和模式识别联系在一起。本文认为，另一个同样根本的认知功能一直被忽视：通过反复比较来发现稳定结构的能力。我们称这一功能为“发现智能”。

    本文提出，发现不是一个神秘的直觉，而是一个结构化的过程。它通过三个操作序列运行：比较 → 过滤 → 锁定。这一序列构成了发现的基本语法。现实不断生成竞争中的可能性；比较逐步淘汰不稳定的选项；经过充分过滤之后，剩下的是一小部分结构上稳定的因子，它们决定系统行为。我们称这一最终输出为“核心少数”。

    该框架通过若干互补的视角加以说明：中医药作为绵延两千年的真实世界比较与提炼过程；大卫·刘易斯的球心语义学作为比较驱动过滤的哲学平行；从微观粒子动力学出发、经由玻尔兹曼-格兰德极限严格推导宏观流体方程的工作，作为通过过滤实现粗粒化的物理类比；以及挂谷猜想作为在竞争因子中锁定胜出超平面的几何类比。

    我们随后引入极大逻辑智能作为该框架的数学实现。它的核心逻辑是：系统状态不是由所有因子的平均值决定，而是由最大值（最先越过阈值的那一个因子）决定。在生物学应用中，极大逻辑智能在多个疾病中持续锁定少数几个基因（通常1至6个），并在独立队列和人群中得到验证，支持一种候选的因果不变性形式。

    二、数智中医时代的中医药研究与肿瘤共病管理

    个人简介：

    李潇，北京中医药大学东直门医院血液肿瘤科主任医师，中西医结合临床博士，硕士研究生导师，以中西医结合防治恶性肿瘤及血液病为学术专业特长，擅长恶性肿瘤合并血液系统疾病、癌性疼痛、癌因性疲乏的中西医结合共病诊疗。主持课题10余项，作为骨干参与国家重点研发计划等多项国家级课题，发表学术论文70余篇，任中国老年学和老年医学学会肿瘤心理学分会常委、中华中医药学会血液病分会委员、北京肿瘤防治研究会中医分会常委、北京中西医结合学会安宁疗护专业委员会常委等学术任职。

    报告摘要：

    围绕数智中医时代下肿瘤共病中医药研究交叉领域的管理与探索。梳理中医药血液、肿瘤学科领域数智化发展的总体趋势、现实机遇与挑战。聚焦肿瘤共病管理中，中医药循证评价与临床决策中的数智化融合应用，结合行业标准规范与专病数据平台建设，展现数智中医从理念到落地的管理路径。探讨数智赋能下肿瘤血液疾病的中医药传承创新与精准化发展。

    三、智能化视域下大型中医院信息化建设思考

    个人简介：

    庞震，中国中医科学院西苑医院高级工程师、硕士研究生导师；兼任财政部评审专家、北京人社局评标专家、北京市科委入库专家，具备多年基层医疗、区域医疗及三甲医院重大、重点项目负责人工作经历，熟悉医信行业背景政策，擅长大型医信项目建设与管理，具备医工交叉科研经历，多次参与财政支持类医学信息学领域研究项目。

    报告摘要：

    西苑医院立足中医领域国家队,锚定十五五发展规划,确立基础全覆盖、业务全打通、数据全融通、服务全智能的总体建设标准。围绕三大核心方向,全面升级医院信息化体系,同时医院建设新普算机房和智算机房为国家中医心血管病临床医学研究中心、多个国家区域医疗中心、国家中医药传承创新中心等做智能化建设服务支撑。

    四、AI与计算模拟赋能中药小分子发现与设计

    个人简介：

    龚晓庆，天津中医药大学交叉科学研究院助理研究员，主要从事计算药物设计与人工智能辅助药物发现研究，研究方向包括运用计算生物学、人工智能等多学科交叉的技术手段开展生物分子作用机制解析及基于靶标的药物发现研究，以第一作者在Eur. J. Med. Chem., J. Chem. Inf. Model., ACS Chem. Neurosci.等期刊发表多篇论文，并参与多项人工智能辅助药物发现研究，相关成果发表于Nat. Commun.，Adv. Sci.等期刊。

    报告摘要：

    中药蕴含丰富且结构多样的小分子成分，是活性分子发现与创新药物研发的重要资源，但其成分复杂、活性物质基础及作用靶点往往不清晰，候选分子的活性、安全性和成药性也有待进一步优化。人工智能与计算模拟技术的发展为中药小分子的高效发现、机制解析与理性设计提供了新的研究范式。本次报告将围绕“发现—解析—设计—验证”主线，介绍人工智能在分子活性与性质预测、虚拟筛选及候选优选等方面的应用，以及计算模拟在分子作用机制解析与结构优化中的作用，并探讨人工智能与计算模拟在中药小分子发现与理性设计中的发展趋势，为中药现代化研究提供新思路。

    报名方式：

    请于2026年8月31日前扫描下方问卷星二维码填写报名信息，提交报名信息后将显示会议群二维码，请及时扫码入群，以便及时获取会议信息。

    联系方式：

    联系人：钱老师

    电话：62511318

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