周雪忠

基本信息

个人简介

周雪忠，博士，北京交通大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，医学智能研究所所长。博士毕业于浙江大学计算机学院，曾在中国中医科学院从事博士后工作，长期从事中医药人工智能、真实世界临床数据挖掘和网络医学等交叉学科研究。任中国中医药信息学会中医药健康大数据分会会长、人工智能分会副会长，中国民族医药学会大数据与人工智能分会副会长，世界中医药学会联合会临床疗效评价专委会、中药系统科学与工程专委会副会长等学术兼职。承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目和北京市自然科学基金重点项目等20余项，在Nature communications, Science Advances和Science Bulletin等期刊发表论文280余篇（其中SCI论文90余篇，中科院Top期刊20余篇），Google Scholar 引用7500余次，SCI总引4000余次，获2022年、2023年爱思唯尔高被引学者（中医学方向）。获国家科技进步二等奖1项，北京市科技进步奖二等奖等省部级奖励10余项。

团队包括教授1名、副教授2名、讲师2名、在读学生40余名，累计培养学生百余名（多名学生获校/院级优秀学位论文）。团队科研氛围良好，对学生指导充分，科研经费充足。欢迎感兴趣、具有计算机/人工智能/数学等信息科学背景、以及医工交叉背景的同学加入本团队，可与我邮件联系（个人简历+成绩单）。

• 欢迎有兴趣的同学申请攻读博士研究生及硕士研究生。
  
• 欢迎感兴趣的本科生参与科研训练、申报大创、参加竞赛等。
• 招生信息更新：招收2025级保研/考研硕士生。

科研主页：ResearchGate、谷歌学术。

团队公众号：Iam医学智能

教育背景

1999.9-2005.1，浙江大学计算机学院硕博连读，获计算机应用技术博士学位

1995.9-1999.7，兰州大学计算机系，获计算机软件专业本科学位

工作经历

2016.7-2016.8，香港科技大学计算机科学与工程系访问学者

2016.1-2016.2，美国哈佛大学医学院Channing division of network medicine访问学者

2014.11-至今，北京交通大学计算机学院教授（破格晋升），博士生导师

2011.1-2012.1，美国东北大学复杂网络研究中心（www.barabasilab.com）访问学者

2010.11-2014.11，北京交通大学计算机学院副教授

2010-7，澳大利亚悉尼大学信息学院访问交流

2009.4-至今， 北京交通大学计算机学院硕士生导师

2009-8，杜克大学-新加坡国立大学联合医学研究院访问学者

2007.6-2010.10，北京交通大学计算机学院讲师

2005.1-2007.3，中国中医科学院博士后

研究兴趣

主要研究方向为：数据挖掘、机器学习、知识图谱与大语言模型及其在医学领域的人工智能应用，网络医学和网络药理学等。

(1)数据挖掘：面向医学领域的文本挖掘（基于深度学习的命名实体抽取、关系抽取和事件抽取等算法研究）和复杂网络结构数据挖掘（基于深度表示学习的链接预测和社团分析算法等）；

(2)机器学习：研究面向临床诊断与辅助治疗的深度学习和强化学习算法，实现智能诊断和临床治疗方案的智能推荐技术；研究因果学习算法，实现真实世界医疗大数据中的循证证据发现。

(3)知识图谱：面向临床辅助决策支持和新药研发问题，研制新型知识表示方法，信息抽取、知识融合和知识补全等算法，构建大规模医学知识图谱，并研究融合多模态数据与大语言模型的医学诊断和治疗方案推荐技术。

(4)网络医学与网络药理学：采用基于复杂网络为主的数据挖掘方法，进行疾病精准分型及其生物学机制、中西药网络药理机制等的分析与预测算法研究。

研究方向

• 机器学习与认知计算
• 人工智能及应用
• 计算机技术
• 软件工程
• 人工智能
• 大数据技术与工程
• 网络与信息安全

招生专业

• 计算机科学与技术硕士
• 计算机技术硕士
• 软件工程硕士
• 人工智能硕士
• 大数据技术与工程硕士
• 网络与信息安全硕士
• 计算机科学与技术博士
• 计算机技术博士
• 人工智能博士

科研项目

承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目和北京市自然科学基金重点项目等纵向项目20余项。部分代表性科研项目列表如下：

教学工作

现阶段承担教学工作：

（1）本科生课程：

    人工智能导论（M302021B，课程负责人）

    知识表示与处理（M302012B，课程负责人）

（2）研究生课程：

    智能医学计算技术（M502025B，课程负责人）

    复杂网络基础（M502030B）

    智能医学前沿理论与技术（M602016B，课程负责人）

曾担任 数据仓库与大数据工程、高级语言程序设计、数据挖掘 等课程的教学工作。

曾获2023年计算机学院师德师风先进个人“立德树人”奖、2019年北京交通大学优秀教师等称号。

论文/期刊

发表论文280余篇，其中SCI论文90余篇，包括Nature、Science Advances、Science Bulletin、Nature Communications和NAR等期刊，Google Scholar引用达7500余次，SCI总引4000余次。详细学术论文见个人学术主页(https://www.researchgate.net/profile/Xuezhong_Zhou）。部分代表性学术论文信息如下（按研究方向分类）：

（注：*通讯作者，#共同第一作者）

1.中西医结合知识图谱构建与智能应用

知识图谱(Knowledge Graph)是以语义网络形式表达的知识库，用于描述现实世界中的实体、概念及其关系，属于人工智能的知识工程研究方向。知识图谱的构建与利用包括知识表示、知识获取、知识融合、知识加工、知识推理和知识应用等关键技术，在各种人工智能任务(如临床决策支持和智能问答系统)发挥极其重要的作用。

团队在中西医结合知识图谱构建与推理方面已取得系列核心成果，包括建立人机协同的临床信息抽取算法及平台、生物医学实体链接技术、中西医大规模知识图谱、以及系列知识图谱推理算法及相关应用等。

[1] Lu K#, Yang K#, Sun H, Zhang Q, Zheng Q, Xu K, Chen J, Zhou X*. SympGAN: A systematic knowledge integration system for symptom-gene associations network, Knowledge-Based Systems, 2023, 276(1):110752. （中科院Top期刊）

[2] Liu Y#, Xu J#, Yu Z#, Chen T, Wang N, Du X, Wang P, Zhou X*, Xu H*, Zhang Y*. Ontology characterization, enrichment analysis, and similarity calculation-based evaluation of disease-syndrome-formula associations by applying SoFDA. Imeta. 2023 Jan 10;2(2):e80.

[3] Zhang Y#, Wang N#, Du X#, Cheng T, Yu Z, Qing Y, Cheng M, Yu M, Wang P, Zhang H, Zhou X*, Huang L*, Xu H*. SoFDA: an integrated web platform from syndrome ontology to network-based evaluation of disease–syndrome–formula associations for precision medicine. Science Bulletin. March, 2022. （中科院Top期刊）

[4] Shu Z#, Chang K#, Zhou Y#, Peng C#, Li X#, Cai W#, Wei L#, Zheng Q, Tian H, Xia J, Yang K, Wang N, Liu J, Min X, Yan D, Sun J, Wu H, Li X, Zheng Y, Yu Z, Lu X, Yang Y, Jia T, Ji J, Zou Q, Wang Y, Xiao M, Zhang Q, Xiong Y, Sun F, Zhu Q, Jiang X, Wang G, Tang SC, Zhang J, Li X, Zhang N, Zhang B*, Tong X*, Liu B*, Zhou X*, Chan KW*, Li X*. Add-On Chinese Medicine for Coronavirus Disease 2019 (ACCORD): A Retrospective Cohort Study of Hospital Registries. Am J Chin Med. 2021;49(3):543-575.

[5] Wu Y#, Zhang F#, Yang K#, Fang S, Bu D, Li H, Sun L, Hu H, Gao K, Wang W, Zhou X*, Zhao Y*, Chen J*. SymMap: an integrative database of traditional Chinese medicine enhanced by symptom mapping. Nucleic acids research (2019). 2019 Jan. （中科院Top期刊，ESI高被引）

[6] 袁玉虎, 周雪忠*, 张润顺, & 李晓东. 面向中医临床现病史文本的命名实体抽取方法研究. 世界科学技术: 中医药现代化, 2017; 19(1), 70-77.

[7] Yukinori Okada、Di Wu、Gosia Trynka、Towfique Raj、Chikashi Terao、 Katsunori Ikari、...、Xuezhong Zhou、..., Robert M Plenge, Genetics of rheumatoid arthritis contributes to biology and drug discovery, Nature, 2014, 506(7488): 376. （中科院Top期刊，ESI高被引）

[8] Baoyan Liu, Xuezhong Zhou*, Yinhui Wang, Jingqing Hu, Liyun He, Runshun Zhang, Shibo Chen, Yufeng Guo, Data processing and analysis in real-world traditional Chinese medicine clinical data: challenges and approaches. Statistics in medicine, 2012;31:653-660. 

[9] Xuezhong Zhou*, Yonghong Peng, Baoyan Liu. Text mining for traditional Chinese medical knowledge discovery: a survey. Journal of Biomedical Informatics. Volume 43, Issue 4, August 2010, Pages 650-660 (SCI).

[10] Xuezhong Zhou*, Shibo Chen*, Baoyan Liu*, Runsun Zhang, Yinghui Wang, Ping Li, et al. Development of Traditional Chinese Medicine Clinical Data Warehouse for Medical Knowledge Discovery and Decision Support. Artificial Intelligence in medicine. 2010 February-March;48 (2-3):139-152. （中科院Top期刊）

[11] 张小平, 周雪忠, 黄厚宽, 冯奇, 陈世波. 基于词相似性与CRP的主题模型, 人工智能与模式识别, 2010.2;23(1):72-76.

[12] Xuezhong Zhou*, Zhaohui Wu, Aining Yin, Lancheng Wu, Weiyu Fan, Ruen Zhang, Ontology development for unified traditional Chinese medical language system. Artificial Intelligence in Medicine, 2004, Vol 32, pp.15-27. （中科院Top期刊）

[13] Yi Feng*, Zhaohui Wu, Xuezhong Zhou, Zhongmei Zhou., Knowledge discovery in traditional Chinese medicine: state of the art and perspectives. Artificial Intelligence in Medicine. 2006,Vol.38, pp.219-236. （中科院Top期刊）

[14] 周雪忠，吴朝晖，刘保延，生物医学文献知识发现研究与展望。复杂系统与复杂性科学杂志，2004;1(3): 45-55.

[15] 周雪忠，吴朝晖，文本知识发现：基于信息抽取的文本挖掘。计算机科学，2003;30(1): 63-67.

2.临床医学人工智能

临床医学人工智能自上世纪70年代开始，一直是人工智能应用研究的热点。近十年来，随着全球大规模电子病历数据的积累，深度学习、自然语言处理和图像理解等技术的快速发展，临床医学人工智能研究已经成为医疗健康和人工智能交叉研究的焦点。同时，由于中医临床诊疗模式的实践性、创新性和真实世界特点，开展中医临床医学人工智能研究极具科研和应用价值。

团队在中医临床医学人工智能研究已取得系列重要成果，包括建立系列临床智能处方推荐算法、中医药大语言模型（灵丹大模型等）、序贯诊疗处方优化算法、临床患者亚群划分算法、以及药物重定位算法，并开展了肺病、肝病、高血压、糖尿病等多个病种的真实世界临床数据挖掘与分析研究。

[1] Zheng Q#, Shen Q#, Shu Z, Chang K, Zhong K, Yan Y, Ke J, Huang J, Su R, Xia J*, Zhou X*, Deep representation learning from electronic medical records identifies distinct symptom based subtypes and progression patterns for COVID-19 prognosis, International Journal of Medical Informatics, 2024, 105555. (In Press)

[2] Hua R#, Dong X#, Wei Y#, Shu Z, Yang P, Hu Y, Zhou S, Sun H, Yan K, Yan X, Chang K, Li X, Bai Y, Zhang R*, Wang W*, Zhou X*. Lingdan: enhancing encoding of traditional Chinese medicine knowledge for clinical reasoning tasks with large language models. Journal of the American Medical Informatics Association, 2024, ocae087. （中科院Top期刊）

[3] Dong X, Zhao C, Song X, Zhang L, Liu Y, Wu J, Xu Y, Xu N, Liu J, Yu H*, Yang K*, Zhou X*. PresRecST: a novel herbal prescription recommendation algorithm for real-world patients with integration of syndrome differentiation and treatment planning. J Am Med Inform Assoc. 2024 May 20;31(6):1268-1279. （中科院Top期刊）

[4] 周雪忠, 王世华, 张迪, 雒琳, 黄杏贤, 兰天, 张润顺, 高铸烨, 李晓东, 何丽云, 杨卓欣, 曾以德, 刘保延*. 构建中医药特色真实世界临床研究新模式的实践与思考. 科技导报, 2023, 41 (14): 22-31.

[5] Xu N#, Zhong K#, Yu H#, Shu Z, Chang K, Zheng Q, Tian H, Zhou L, Wang W, Qu Y, Liu B, Zhou X*, Chan KW*, Li J*. Add-on Chinese medicine for hospitalized chronic obstructive pulmonary disease (CHOP): A cohort study of hospital registry. Phytomedicine. 2023 Jan;109:154586. （中科院Top期刊）

[6] Yang K#, Yang Y#, Fan S#, Xia J, Zheng Q, Dong X, Liu J, Liu Q, Lei L, Zhang Y, Li B, Gao Z, Zhang R, Liu B, Wang Z*, Zhou X*. DRONet: effectiveness-driven drug repositioning framework using network embedding and ranking learning. Brief Bioinform. 2023 Jan 19;24(1):bbac518. （中科院Top期刊）

[7] Shu Z#, Zhou Y#, Chang K#, Liu J, Min X, Zhang Q, Sun J, Xiong Y, Zou Q, Zheng Q, Ji J, Poon J*, Liu B*, Zhou X*, Li X*. Clinical features and the traditional Chinese medicine therapeutic characteristics of 293 COVID-19 inpatient cases. Front Med. 2020 Sep 14:1–16.

[8] Huang E W, Wang S, Zhang R, Liu B, Zhou X, Zhai C. PaReCat: Patient Record Subcategorization for Precision Traditional Chinese Medicine. Proceedings of the 7th ACM International Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics. ACM, 2016: 443-452.

[9] Qi Feng, Xuezhong Zhou, Houkuang Huang, Xiaoping Zhang, An Uncertainty-based Belief Selection Method for POMDP Value Iteration. ECSQARU 2009, 1-3 July 2009, Verona (Italy), 841-849.

[10] 杨丽, 周雪忠*,毕斓馨,张润顺,王映辉,刘保延,谢琪,基于案例推理的中医临床诊疗决策支持系统. 世界科学技术-中医药现代化.2014;16(3):474-480.

[11] 冯奇, 周雪忠, 黄厚宽, 张小平, SHP-VI:一种基于最短哈密顿通路的POMDP值迭代算法. 计算机研究与发展. 2011;48(12):2343-2351.

[12] 吴荣, 聂晓燕, 王阶, 周雪忠, 基于贝叶斯网络的名老中医治疗冠心病辨证规律研究. 中国中医药信息杂志.2010,17(5):98-99.

[13] 周雪忠，刘保延，王映辉，张润顺，李平. 复方药物配伍的复杂网络方法研究. 中国中医药信息杂志.2008;15(11):98-100.

[14] 刘保延，周雪忠. 中医临床研究方法的思考与实践——系统生物学湿干研究模式与中医临床研究. 世界科学技术-中医药现代化, 2007;9(1):85-9.

3.网络医学人工智能

网络医学是研究疾病及其治疗分子网络机制的新方向，综合了系统生物学、网络科学、人工智能和医学等领域知识，致力于研究人类疾病的复杂网络性质，揭示疾病的发生机制和进展规律，为疾病的诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。网络药理学强调从“生物网络、网络靶标”的整体角度出发,解析药物及其治疗对象之间的分子关联规律，已成为探索中医药现代科学内涵与创新药物研发的重要技术领域。

团队在网络医学与网络药理学研究已取得系列重要成果，包括建立系列病症基因与药物靶点的精准预测和疾病精准分类算法，构建和解析人类症状-疾病网络、症状群及其分子网络机制、网络医学揭示中医辨证论治疗效机制等。

[1] Wang X, Yang K*, Jia T, Gu F, Wang C, Xu K, Shu Z, Xia J, Zhu Q, Zhou X*. KDGene: knowledge graph completion for disease gene prediction using interactional tensor decomposition. Brief Bioinform. 2024 Mar 27;25(3):bbae161. （中科院Top期刊）

[2] Gan X, Shu Z, Wang X, Yan D, Li J, Ofaim S, Albert R, Li X, Liu B, Zhou X*, Barabási AL*. Network medicine framework reveals generic herb-symptom effectiveness of traditional Chinese medicine. Sci Adv. 2023 Oct 27;9(43):eadh0215. (研究成果获评2023年中医药十大学术进展【中国网报道】、梅斯医学2023中国中药领域十大医学研究【梅斯医学】) （Science子刊  交大计算机学院新闻，中科院Top期刊）

[3] Yang K#, Zheng Y#, Lu K, Chang K, Wang N, Shu Z, Yu J, Liu B, Gao Z, Zhou X*. PDGNet: Predicting Disease Genes Using a Deep Neural Network With Multi-View Features. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2022 Jan-Feb;19(1):575-584.

[4] Shu Z#, Wang J#, Sun H#, Xu N, Lu C, Zhang R, Li X, Liu B, Zhou X*. Diversity and molecular network patterns of symptom phenotypes. NPJ Syst Biol Appl. 2021 Nov 30;7(1):41.

[5] Wang N#, Du N#, Peng Y, Yang K, Shu Z, Chang K, Wu D, Yu J, Jia C, Zhou Y, Li X, Liu B, Gao Z*, Zhang R*, Zhou X*, Network patterns of herbal combinations in traditional Chinese clinical prescriptions. Frontiers in Pharmacology. 2021 Jan. 11:590824.

[6] Yang K, Lu K, Wu Y, Yu J, Liu B, Zhao Y, Chen J, Zhou X*. A network-based machine-learning framework to identify both functional modules and disease genes. Hum Genet. 2021 Jun;140(6):897-913.

[7] Huang M, Wang J, Zhang R, Ni Z, Liu X, Liu W, Kong W, Chen Y, Huang T, Li G, Wei D*, Liu J*, Zhou X*. Symptom network topological features predict the effectiveness of herbal treatment for pediatric cough. Front Med. 2020 Jun;14(3):357-367.

[8] Lu K#, Yang K#, Niyongabo E, Shu Z, Wang J, Chang K, Zou Q, Jiang J, Jia C, Liu B, Zhou X*. Integrated network analysis of symptom clusters across disease conditions. J Biomed Inform. 2020 Jul;107:103482. 

[9] Xu X#, Yang K#, Zhang F, Liu W, Wang Y, Yu C, Wang J, Zhang K, Zhang C, Nenadic G, Tao D, Zhou X*, Shang H*, Chen J*. Identification of herbal categories active in pain disorder subtypes by machine learning help reveal novel molecular mechanisms of algesia. Pharmacol Res. 2020 Jun;156:104797.  （中科院Top期刊）

[10] Ma S, Yang K, Wang N, Zhu Q, Gao Z, Zhang R, Liu B, Zhou X*. Disease phenotype synonymous prediction through network representation learning from PubMed database. Artif Intell Med. 2020 Jan;102: 101745. （中科院Top期刊）

[11] Wang N#, Li P#, Hu X, Yang K, Peng Y, Zhu Q, Zhang R, Gao Z, Xu H, Liu B, Chen J*, Zhou X*. Herb Target Prediction Based on Representation Learning of Symptom related Heterogeneous Network. Comput Struct Biotechnol J. 2019 Feb 8;17:282-290.

[12] Yang K, Wang N, Liu G, Wang R, Yu J, Zhang R, Chen J, Zhou X*. Heterogeneous network embedding for identifying symptom candidate genes. J Am Med Inform Assoc. 2018 Nov 1;25(11):1452-1459. （中科院Top期刊）

[13] Zhou X#, Lei L#, Liu J#, Halu A#, Zhang Y, Li B, Guo Z, Liu G, Sun C, Loscalzo J, Sharma A*, Wang Z*. A Systems Approach to Refine Disease Taxonomy by Integrating Phenotypic and Molecular Networks. EBioMedicine. 2018 Apr 6. （中科院Top期刊）

[14] Xu W#, Yang K#, Jiang L, Hu J, Zhou X*. Integrated Modules Analysis to Explore the Molecular Mechanisms of Phlegm-Stasis Cementation Syndrome with Ischemic Heart Disease. Front Physiol. 2018 Jan 22;9:7. 

[15] Shu Z#, Liu W#, Wu H, Xiao M, Wu D, Cao T, Ren M, Tao J, Zhang C, He T, Li X*, Zhang R*, Zhou X*. Symptom-based network classification identifies distinct clinical subgroups of liver diseases with common molecular pathways. Comput Methods Programs Biomed. 2018 Feb 22. pii: S0169-2607(17)30780-0. 

[16] 孔维莲, 徐丽丽, 薛燕星, 刘保延, 王映辉, 周雪忠, & 张润顺. 基于复杂网络的薛伯寿教授临床处方用药规律分析研究. 世界科学技术: 中医药现代化, 2017;19(1), 55-62.

[17] Ma W, Zhang L, Zeng P, Huang C, Li J, Geng B, Yang J, Kong W, Zhou X, Cui Q*, An analysis of human microbe-disease associations. Briefings in Bioinformatics. Feb 2016. （中科院Top期刊）

[18] Xuezhong Zhou*, Yubing Li, Yonghong Peng, Jingqing Hu, Runshuang Zhang, Liyun He, Yinghui Wang, Lijie Jiang, Shiyan Yan, Peng Li, Qi Xie, Baoyan Liu*, Clinical Phenotype Network: the underlying mechanism for personalized diagnosis and treatment of traditional Chinese medicine. Frontier of medicine, 2014, 8(3):337-346.

[19] Zhou X#*, Menche J#, Barabasi A-L, Sharma A*, Human symptoms disease network. Nature communications. 2014 Jun;5:4212. （Nature子刊，中科院Top期刊）

[20] Xuezhong Zhou*, Baoyan Liu, Zhaohui Wu, Yi Feng, Integrative mining of traditional Chinese medicine literature and MEDLINE for functional gene networks. Artificial Intelligence in Medicine, 2007,41, pp.87-104 （中科院Top期刊）

[21] Zhaohui Wu, Xuezhong Zhou, Baoyan Liu, Junli Chen, Text mining for finding functional community of related genes using TCM knowledge. ECML/PKDD-2004, Italy, Pisa, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI). 2004, Vol.3202, pp.459-470.

学生指导与培养

在读研究生（研究方向）

博士研究生：

2019级：

      常凯（面向临床决策支持的医学知识图谱构建与应用关键技术研究）

2020级：

      郑琪光（基于因果机器学习的真实世界中医方药发现方法研究）

2021级：

田昊宇（基于知识图谱的疾病预测研究，联合指导）

鄢灯莹（因果知识图谱）

范书悦（直博，药物重定位）

2022级：

董鑫（临床辅助诊疗、网络医学与网络药理学）

2023级：

花睿（中西医结合知识图谱、大语言模型）

徐宽（中医知识图谱补全、零样本学习）

薛静艳（多模态辅助诊疗，联合指导）

2024级：

刘一铭（因果知识图谱）

孙茁（直博）

硕士研究生：

2020级：纪应杰

2022级：王龙平

2023级：刘泽宇、戴芯瑜、麻肇航、宋新鹏、叶明蔚、王崇宇（联合指导）、成雨萌、林威、刘琳月

2024级：陶心理、唐聚贤、金子日、高红（联合指导）、李顺（联合指导）、许玲（联合指导）、俞志杰（联合指导）、赵铭飞、高欣桐

毕业研究生（毕业去向）

博士：

2024届：舒梓心（湖北省中医院）：情境式症状知识图谱构建及应用研究

2022届：王宁（中国铁道科学研究院）：基于异质网络的中药靶点预测及应用研究

2020届：杨扩（北京交通大学）：面向疾病表型分子机理预测的网络分析方法研究

2018届：刘光明（联合指导）：蛋白质功能模块发现方法研究

硕士（近五年）：

2024届：王昕妍（校级优秀硕士学位论文，邮储银行）、李腾飞（兴唐通信科技有限公司）、沈启凡（国家能源集团信息技术公司）、刘佳玲（邮储银行）、赵辰羲（河北电信）、万金斗（赛轮集团股份有限公司）、郑斌（北京希姆计算公司）、张恒、闫宇航（联合指导，校级优秀硕士学位论文，中移集成）、徐洲（联合指导，校级优秀硕士学位论文，人大金仓）

2023届：孙海龙（北京中科闻歌）、钟昆禹（中国农业银行）、张舒菡（邮储银行）、苏鑫（校级优秀硕士学位论文，深造读博）、花睿（联合指导，本校读博）、程闯（联合指导，中国银行软件中心）、李鹏伟（通用环球医疗）、段鹏博（联合指导，中国西电集团）、仝磊（联合指导）

2022届：贾婷（校级优秀硕士学位论文，腾讯）、于泽丛（邮储银行）、董鑫（校级优秀硕士学位论文，本校读博）、李亚茹（大唐银行）、董汉阳（铁路局）、王为昌（北京市科委）、王越霄（联合指导，度小满）

2021届：邹群盛（作业帮）、王银燕（律师所）、郑毅（联合指导，中科院苏州研究所）、田昊宇（本校读博）、杨玉霞（联合指导，铁路局）、卢熙（联合指导）、李晓蒙（美团）、王国栋、蒋星星、吴桓（联合指导，美团）、吴纪龙（联合指导，小米科技）、李明洋（联合指导）、牟兴雅（联合指导）、季京辉（联合指导）、俞飞蝶（联合指导，腾讯）

2020届：卢克治（校级优秀硕士学位论文，深造读博）、王晶晶（香港浸会大学）、满雨桐（国家信息中心）、何雄（院级优秀硕士学位论文，成都铁路局）、吕颖（上海任意门）、钟全（小米科技）、郑琪光（本校读博）、汤文明（联合指导）、闫桂伟（联合指导）

2019届：原旎、马施雯（字节跳动）、胡晓晨（中国高科集团）、许帆（武汉铁路局）、王茹玉（通用环球医疗）、王潇君（联合指导）

专著/译著

专利

近年部分授权发明专利如下：

[1] 周雪忠，杨扩，邹群盛，程闯，舒梓心。中文临床表型细粒度命名实体识别方法及系统，202210041524.X，授权公告日2024-07-05。

[2] 周雪忠，王宁，夏佳楠。基于矩阵补全的药物靶点预测方法及系统，ZL202210138174.9，授权公告日2024-06-11。

[3] 花睿，周雪忠，舒梓心，杨扩。基于关联文献的医学知识图谱的知识评价方法及系统，ZL202211541515.3，授权公告日2024-05-07。

[4] 杨扩，周雪忠，贾彩燕，董鑫。一种基于复杂网络的感认知行为与分子网络机制关联方法，ZL202111399438.8，授权公告日2024-04-19。

[5] 董鑫，周雪忠，郑毅，杨扩。基于症状术语映射与深度学习的中医处方推荐方法， ZL202111468442.5，授权公告日2022-12-06。

软件著作权

[1] 肥胖症古今文献与医案资源服务平台V1.0, 登记号:2024SR0670523, 发证日:2024.5.17

[2] 疫病知识库服务平台V1.0, 登记号:2024SR0586540, 发证日:2024.4.29

[3] 基于临床数据的人群划分系统,登记号:2023SR0572648,发证日:2023.5.30

[4] 基于表型相似度的中成药推荐微信小程序软件,登记号:2023SR0572647,发证日:2023.5.30

[5] 医学概念结构及关系加工管理系统,,登记号:2023SR0497629,发证日:2023.4.24

[6] 医学资源整合与数据挖掘系统,登记号:2022SR1341265,发证日:2022.9.2

[7] 结合人群分型的中医智能处方推荐系统,登记号:2022SR1199312,发证日:2022.8.29

[8] 人机协同式临床表型智能抽取系统,登记号:2022SR0578795,发证日:2022.5.12

[9] BioDataPortal生物医学数据库搜索门户系统,登记号:2022SR0578794,发证日:2022.5.12

[10] “症状-疾病-药物”网络关联与分子机制分析系统,登记号:2022SR0279643,发证日:2022.2.25

[11] 中医药大数据挖掘技术平台V2.0,登记号:2022SR0182098,发证日:2022.1.27

[12] 中医证候本体及多维定量关联计算平台,登记号:2021SR0393830,发证日:2021.3.15

[13] 临床病历文本智能结构化处理系统[简称：文本智能结构化处理系统]V1.0,登记号:2021SR0023756,发证日:2021.1.6

[14] 中医医案管理系统1.0,登记号:2019SR0598154,发证日:2019.6.11

[15] 中医临床病历文本标注于信息抽取系统[简称：信息抽取系统]1.0,登记号:2019SR0409519,发证日:2019.4.28

[16] 基于人机协同的医学信息抽取质量管理和挖掘分析系统[简称：人机协同的医学信息抽取质量管理和挖掘分析系统]V1.0,登记号:2019SR0310096,发证日:2019.4.8

[17] 慢性疾病数据分析与挖掘Web系统V1.0,登记号:2019SR0274922,发证日:2019.3.22

[18] 医疗数据命名实体识别软件,登记号:2018SRBJ0484,发证日:2018.6.15

[19] 中医临床复杂网络分析系统V1.0,登记号:2011SR040324,发证日:2011.6.24

获奖与荣誉

获得国家科技进步二等奖1项，北京市科技进步二等奖、湖北省科学技术奖二等奖、中医药国际贡献奖科技进步一等奖和中华中医药学会科技一等奖、2023年度中医药十大学术进展等省部级或学会科技奖励10余项。

[1] 网络医学揭示中医辨证论治临床疗效的共性机制，2023年度中医药十大学术进展，中华中医药学会，2024；

[2] 真实世界中医肝病临床研究体系构建与推广应用，湖北省科学技术奖成果推广二等奖，2023；

[3] 中医真实世界临床研究范式、方法及应用，北京市科学技术奖科学技术进步二等奖，2022；

[4] 针灸临床评价技术体系研发与应用，第七届(仲景杯) 中医药国际贡献奖-科技进步奖一等奖，2022;

[5] 大数据技术在中医药领域的创新应用，中华中医药学会科学技术奖二等奖，2022；

[6] 基于真实世界的中医骨伤科临床研究模式的建立及推广应用，2022年度中国中西医结合学会科学技术奖二等奖，2022;

[7] 冠心病痰瘀互结证特征、分布和演变规律发现, 中国中西医结合学会科学技术二等奖, 2020；

[8] 基于名老中医临床诊疗数据的知识发现方法学及应用示范, 中华中医药学会科技进步二等奖, 2016；

[9] 基于数据挖掘技术冠心病证治规律及临床评价的真实世界研究,北京市科技进步三等奖, 2015；

[10] 调理脾胃法诊疗冠心病心绞痛方案的挖掘与应用, 中华中医药学会科技进步三等奖, 2012；

[11] 中医临床科研信息共享系统, 国家科技进步二等奖, 2009；

[12] 中医药个体诊疗临床科研信息一体化技术体系的研究, 中华中医药学会科技进步一等奖, 2007。

社会兼职

1.专委会学术兼职

(1)中国中医药信息学会中医药健康大数据分会   会长

(2)中国中医药信息学会人工智能分会   副会长

(3)中国中医药信息学会心脏康养分会 副会长

(4)世界中医药学会联合会临床疗效评价专委会  副会长

(5)世界中医药学会联合会中药系统科学与工程  副会长

(6)中国生物工程学会生物医药大数据专委会(筹)  副会长

(7)中国民族医药学会大数据与人工智能分会 副会长

2. 期刊主编

  Digital Chinese Medicine等英文期刊副主编。

3.期刊评审人

  现为英文期刊BIB、JAMIA、Artificial Intelligence in Medicine、IEEE Trans系列期刊、JBI等受邀评审人；中文期刊计算机学报、中医杂志、中国中药杂志等的受邀评审人；

4. 学术会议程序委员及评审人

  国际人工智能顶级学术会议ICML (2015)，IJCAI (2016~2017, 2020~2024)，NIPS (2015)，AAAI (2019, 2020)，BIBM (2015-2024)等程序委员。