应公共卫生学院邀请，本周五（6月5日，下午15:00-17:00）在勤博楼二楼会议室举办AI与医学交叉专题学术报告，报告信息为：

    AI与医学交叉一：生成模型及分子对接

    报告人：香港中文大学  荆炳义  教授

    分子对接是基于结构的药物发现中的关键技术，对预测蛋白–配体复合物的结合模式至关重要。传统对接方法虽可靠，但计算开销大且适应性有限。近年来，深度学习显著提升了对接的效率与准确性；然而，由于物理先验引入不足，此类方法在生成同时兼具化学合理性与物理合理性的构象方面仍受限制。为克服这一问题，提出一种新型的力引导生成模型：在生成过程中嵌入力引导网络，将配体构象持续推向低能量、化学合理的状态。实验结果显示，该模型在对接准确性与物理合理性上均优于既有方法，突破了以往方法的局限。

    AI与医学交叉二：多模态数据学习和老年健康研究

    报告人：南方科技大学  史建清  教授

    可穿戴设备和图像数据已经被越来越多地用于日常生活和健康医疗中，对这类海量数据的统计学习尤其是多模态数据的学习是当前的研究热点之一。本讲座聚焦于对可穿戴设备中的无约束步态数据（即free-living数据）、认知量表数据和心电图（ECG）等多模态数据的分析。同时也会展示课题组在老年健康研究中的部分成果。