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该课题是面向深圳市基层及公共卫生的医疗健康大数据资源，突破健康大数据的处理、整合、分析关键技术，实现针对医疗健康大数据的专用高效处理技术与系统，建立面向公共卫生防控与流行病管理的健康大数据分析预警平台及应用服务体系，推动健康大数据创新应用服务民生。
该项目主要研究无袖带连续血压监测。相对于传统袖带式血压，连续血压及其变异性是心血管事件更重要的危险因素。其无扰式监测对于高血压的早期诊断和预警，降低心血管事件死亡率，具有非常重要的意义。
经皮股动脉介入术在各类心血管病治疗中广泛使用，术后生命体征连续监测和穿刺点即刻止血是避免术后并发症及临床急性事件的关键，现有技术难以实现低负荷血压、个体化血流动力学参数的无创连续监测以及智能化的术后机器按压止血，给医护人员带来了巨大负担，并
健康大数据智能分析使得系统化研究人体健康成为可能，但由于健康数据多模态、个体化、高维度、以及非结构化特征，限制了对其深入挖掘，需研究新型挖掘方法与技术。本项目针对千万级自然人群多维组学健康大数据处理及分析所面临的计算方法学问题，研究新型人工
当前，以人工智能为代表的信息技术和高端医学影像技术不断取得重大突破, 融合人工智能技术和多模态医学影像的计算机辅助诊断系统在我国医疗健康产业中具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。当前的多模态医学图像分析任务面临的主要瓶颈问题包括医学图像信噪
该创新团队由在香港中文大学公共卫生与基层医疗学院的跨学科流行病学团队和中国科学院深圳先进技术研究院的技术团队组成。主要目标是突破临床医学大数据的处理、整合、分析和应用的关键技术，实现针对利用医学大数据进行临床研究的专用高效处理技术与系统，基
