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    <title>AI in Healthcare | CUHK PAI Research Group</title>
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    <description>AI in Healthcare</description>
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      <title>AI in Healthcare</title>
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      <title>🏆 Congratulations! Two Projects Won First Prize for Excellent Paper at the 15th Chest Pain Center Conference</title>
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      <pubDate>Thu, 16 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&lt;p&gt;🎉 &lt;strong&gt;Big News!&lt;/strong&gt; We are thrilled to announce that two of our research projects have been awarded the &lt;strong&gt;First Prize for Excellent Paper&lt;/strong&gt; at the &lt;strong&gt;15th Chest Pain Center Conference&lt;/strong&gt;!&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;This prestigious conference is co-hosted by the &lt;strong&gt;Hong Kong Hospital Authority&lt;/strong&gt; and the &lt;strong&gt;Oriental Huaxia Cardiovascular Health Research Institute, Suzhou Industrial Park&lt;/strong&gt;. 🏅&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id=&#34;-award-winning-projects&#34;&gt;🌟 Award-Winning Projects&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;This incredible honor recognizes our team&amp;rsquo;s continuous effort and innovation in leveraging Artificial Intelligence to improve cardiovascular health and patient care. The two awarded projects are:&lt;/p&gt;
&lt;h3 id=&#34;1-ai-copilot-of-personalized-risk-education-for-post-revascularization-care-in-patients-with-coronary-artery-disease-cad&#34;&gt;1️⃣ AI Copilot of Personalized Risk Education for Post-Revascularization Care in Patients with Coronary Artery Disease (CAD)&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;This project introduces an AI copilot designed to provide personalized risk education and care guidance for CAD patients who have undergone revascularization. It aims to improve long-term patient outcomes through tailored health management and advanced AI reasoning.&lt;/p&gt;
&lt;h3 id=&#34;2-clinically-aligned-hierarchical-machine-learning-for-patient-level-classification-of-valvular-regurgitation-severity-and-subtype-from-phonocardiograms-pcg&#34;&gt;2️⃣ Clinically Aligned Hierarchical Machine Learning for Patient-Level Classification of Valvular Regurgitation Severity and Subtype from Phonocardiograms (PCG)&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;Focusing on non-invasive diagnostics, this research utilizes a novel clinically aligned hierarchical machine learning framework to accurately classify the severity and subtype of valvular regurgitation using Phonocardiogram (PCG) signals at the patient level.&lt;/p&gt;
&lt;div align=&#34;center&#34; style=&#34;margin: 2em 0;&#34;&gt;
  &lt;img src=&#34;award2.png&#34; alt=&#34;Award Certificate&#34; style=&#34;max-width: 100%; border-radius: 12px; box-shadow: 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.1);&#34;&gt;
&lt;/div&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;div style=&#34;margin-top: 2.5rem; padding-top: 0.8rem; border-top: 1px solid #eaecef; font-size: 0.85rem; color: #5a626e; text-align: center;&#34;&gt;
  &lt;i class=&#34;fas fa-quote-left&#34; style=&#34;margin-right: 6px;&#34;&gt;&lt;/i&gt; Advancing AI for Cardiovascular Disease Management.&lt;br&gt;
&lt;/div&gt;
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    </item>
    
    <item>
      <title>第12届中国睡眠与心身医学论坛</title>
      <link>http://psyai.group:8080/event/20251219/</link>
      <pubDate>Fri, 19 Dec 2025 08:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>http://psyai.group:8080/event/20251219/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;会议概况&#34;&gt;会议概况&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;第12届中国睡眠与心身医学论坛于 2025 年 12 月 19–20 日在北京举行。会议围绕睡眠医学、神经精神疾病、意识研究以及脑科学前沿技术展开深入交流，汇聚来自北京大学、清华大学、中国科学院系统及多家科研与医疗机构的专家学者。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;论坛涵盖多个专题方向，包括：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;神经精神疾病诊疗技术新进展&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;睡眠与脑功能调控的影像学研究&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;睡眠–觉醒机制研究&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;类脑智能与脑机接口技术&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;大语言模型在梦境模拟与情感预测中的应用&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;会议内容体现了脑科学、人工智能与临床医学之间日益紧密的交叉融合。&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id=&#34;专题报告&#34;&gt;专题报告&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;在“神经精神疾病诊疗技术新进展”专题中，我作了题为：&lt;/p&gt;
&lt;h3 id=&#34;从数字表型到在硅患者迈向人工智能赋能的神经调控&#34;&gt;《从数字表型到在硅患者：迈向人工智能赋能的神经调控》&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;的学术报告。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;报告围绕三个核心问题展开：&lt;/p&gt;
&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;数字表型（Digital Phenotyping）如何重构精神障碍与睡眠障碍的评估方式&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;多模态数据与生成式模型在神经调控中的应用潜力&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;“在硅患者（In-silico Patient）”作为未来精准医疗模拟平台的可能路径&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;
&lt;p&gt;通过整合脑电、生理信号、行为数据与模型推理能力，人工智能正在为神经精神疾病的预测、干预与闭环调控提供新的方法论框架。&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id=&#34;人工智能与睡眠医学的交汇&#34;&gt;人工智能与睡眠医学的交汇&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;本次论坛的一个重要趋势，是人工智能技术在睡眠与意识研究中的全面渗透。从脑机接口到神经影像，从丘脑电活动解码到大语言模型参与梦境模拟，AI 不再只是工具，而逐渐成为研究范式的一部分。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;在神经精神疾病与睡眠医学领域，未来的发展方向将更多地体现在：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;多模态整合&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;实时闭环干预&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;个体化预测模型&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;跨尺度神经机制建模&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;人工智能与脑科学的结合，正在推动从“描述现象”走向“机制建模与可计算干预”的转变。&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;p&gt;本次会议为脑科学、精神医学与人工智能领域的跨学科合作提供了重要交流平台，也进一步强化了 AI 在睡眠与心身医学研究中的战略价值。&lt;/p&gt;
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    </item>
    
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