師資
基本概況：
葉燁，副教授、博士生導師，美國匹茲堡大學人工智能系統博士。曾任美國匹茲堡大學醫學信息學系長聘教軌助理教授，擁有醫學、公共衛生、計算機科學與統計學的跨學科背景。長期致力于以數據與智能技術驅動的公共衛生管理和智慧醫療研究，涵蓋傳染病、慢性病及腫瘤等多類疾病。曾獲美國醫學信息協會博士論文獎、美國疾控中心最佳統計理論文章獎、IEEE ICHI 2024 最佳分析論文獎，以及匹茲堡大學商業轉化創新獎。主持美國國家衛生研究院K99/R00五年基金項目《采用遷移學習提高生物醫學計算模型重復利用性的研究》，并參與多項NIH與CDC資助項目。目前擔任美國匹茲堡大學醫學信息學系兼職教授，Artificial Intelligence in Medicine與 Journal of Biomedical Informatics 期刊編委，同時兼任全球傳染病建模與分析工作組（MIDAS）協調中心委員會成員。
課題組長期招碩士研究生、博士研究生、博士后、研究助理、軟件工程師及訪問學生。課題組多名成員已被GE Healthcare、哈佛大學博士后項目及Emory University (醫學信息)、UT Arlington （計算機）、Case Western （計算機）、University of Pittsburgh（信息學）等知名高校博士項目錄取。歡迎具有計算機科學、人工智能、數據科學、統計學、公共衛生、醫學等相關背景的同學加入我們，共同探索人工智能賦能公共衛生與智慧醫療的前沿研究與實際應用。有意申請者請將以下材料發送至郵箱：[email protected]
個人簡歷（必需）
研究計劃（可選）
代表性論文或作品（可選）
GitHub 主頁鏈接（可選）
工作經歷：
2025-至今 南方科技大學公共衛生及應急管理學院，副教授
2022-2025 美國匹茲堡大學醫學信息系，助理教授
2019-2022 美國匹茲堡大學醫學信息系，博士后
教育背景：
2011-2018 美國匹茲堡大學，人工智能系統，博士
2009-2011 美國埃默里大學，公共衛生信息，碩士
2006-2008 北京大學，流行病與衛生統計，碩士
2001-2006 北京大學，預防醫學，學士
研究方向：
1. 智能算法研發：專注于遷移學習等機器學習方法的算法研究，提升模型在異構醫療場景中的泛化能力與可重用性。
2. 多模態醫療人工智能：結合大語言模型、基礎模型、聯邦學習等新興AI技術，構建可用于多中心、多模態、異構健康醫療數據分析的技術框架，服務于公共衛生決策與智慧醫療管理。
3. 傳染病概率建模與監測：基于電子病歷數據，發展面向臨床實踐的概率模型，用于精準、高效的傳染病早期識別與動態監測。
4. 慢性病智能管理：融合個體健康數據與AI模型，探索面向社區和人群的慢性病風險評估、管理與干預策略。
獲獎情況
1. IEEE 12th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), Best Paper Award (Analyst Track), 2024
2. American Medical Informatics Association, Doctoral Dissertation Award Finalist, 2019
3. American Medical Informatics Association, Distinguished Poster Award in Annual Symposium, 2014, 2015
4. U.S. Centers for Disease Control and Prevention, Best Statistical Science Theoretical Paper , 2014
5. University of Pittsburgh, Innovator Award, April 25, 2016
6. University of Pittsburgh, Andrew Mellon Fellowship, 2017 – 2018
7. University of Pittsburgh, Arts and Sciences Fellowship, 2016 – 2017
8. Emory University, Recommended to Delta Omega Honor Society (a national honorary society in public health, founded in 1924) 2011
學術成果：*通訊作者，#共同第一作者
1. Yuhe Gao, Runxue Bao, Yuelyu Ji, Yiming Sun, Chenxi Song, Jeffrey P Ferraro, Ye Ye*. Transfer Learning with Clinical Concept Embeddings from Large Language Models. September 2024. AMIA 2025 Informatics Summit.
2. Yiming Sun, Yuhe Gao, Runxue Bao, Gregory F. Cooper, Jessi Espino, Harry Hochheiser, Marian G. Michaels, John M. Aronis, Ye Ye*. Online Transfer Learning for RSV Case Detection. In IEEE 12th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), 2024 June (512-521). Best Paper Award (Analyst Track)
3. Yuelyu Ji, Yuhe Gao, Runxue Bao, Qi Li, Disheng Liu, Yiming Sun, and Ye Ye*. Prediction of COVID-19 Patients' Emergency Room Revisit using Multi-Source Transfer Learning. In IEEE 11th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2023 June (138-144).
4. Yuhe Gao, Jacek M. Mazurek, Yaming Li, David Blackley, David N. Weissman, Shirley V. Burton, Waqas Amin, Douglas Landsittel, Michael J. Becich, and Ye Ye*. Industry, occupation, and exposure history of mesothelioma patients in the U.S. National Mesothelioma Virtual Bank, 2006-2022. Environ Res. 2023 Aug 1;230:115085. doi: 10.1016/j.envres.2022.115085. Epub 2023 Mar 23. PMID: 36965810.
5. Ye Ye, Seemran Barapatre, Michael K Davis, Keith O Elliston, Christos Davatzikos, Andrey Fedorov, Jean-Christophe Fillion-Robin, Ian Foster, John R Gilbertson, Andras Lasso, James V Miller, Martin Morgan, Steve Pieper, Brigitte E Raumann, Brion D Sarachan, Guergana Savova, Jonathan C Silverstein, Donald P Taylor, Joyce B Zelnis, Guo-Qiang Zhang, Jamie Cuticchia, Michael J Becich. Open-source software sustainability models: Initial white paper from the informatics technology for cancer research sustainability and industry partnership working group. Journal of Medical Internet Research 23, no. 12 (2021): e20028.
6. Ye Ye, Michael M. Wagner, Gregory F. Cooper, Jeffrey P. Ferraro, Howard Su, Per H. Gesteland, Peter J. Haug, Nicholas E. Millett, John M. Aronis, Andrew J. Nowalk, Victor M. Ruiz, Arturo López Pineda, Lingyun Shi, Rudy Van Bree, Thomas Ginter, Fuchiang Tsui. A study of the transferability of influenza case detection systems between two large healthcare systems. PLoS One. 2017 April 5; 12(4): e0174970.
7. Ye Ye, Fuchiang Tsui, Michael Wagner, Jeremy U Espino, Qi Li. Influenza detection from emergency department reports using natural language processing and Bayesian network classifiers. Journal of the American Medical Informatics Association. 2014; 21(5):815-23.