杨帆 (研究员)

个人简介

n  研究方向

                        ·    因果深度生成学习

                  ·    肿瘤信息学

                  ·    基于分布外泛化框架的可信深度学习方法

            n  研究课题

           ·    肿瘤靶向基因预测

   · 药物不良反应个性化预测

n  工作&学术背景

•  2015.06-2017.09, Indiana University (Research Fellow)

•  2017.09-2018.04, Ohio State University (Research Fellow)

• 2019.04 - 至今，山东大学-国家健康医疗大数据研究院，教授

   国家健康医疗大数据中心（北方），特聘研究员

   山东省产业技术研究院，特聘研究员、博导

n 社会&学术兼职

• 中国计算机学会—数据治理发展委员会，常务委员

•                     中国计算机学会—数字医学分会，常务理事

• 中国计算机学会—人工智能与模式识别专业委员会，委员

• 中国计算机学会—计算机应用专委会，委员

•  中国计算机学会—青年工作委员会，委员

• 中国人工智能学会—智能服务专委会，委员

• 中国人工智能学会—智慧医疗专委会，委员

• 中国人工智能学会—青年工作委员会，委员

• 中国人工智能学会—模式识别委员会，委员

• 中国人工智能学会—粒计算与知识发现专委会，委员

•                     中国自动化学会—智能健康与生物信息专业委员会，委员

• 中国现场统计研究会—因果推断分会，理事

• 全国工业统计学教学研究会健康医疗大数据学会-理事

• 山东省人工智能学会，常务理事

• 山东省人工智能学会—学术工作委员会，委员

• 山东省医学会医学信息学分会，委员

• 山东省医学会脑胶质瘤专委会，委员

• 山东省人工智能协会，专家库专家

• 山东省科技厅人工智能专家库，专家

• 中国工业与应用数学学会-大数据与人工智能专业委员会，委员

• 中国工业与应用数学学会-数学与医学交叉学科专业委员会，委员

• 中国生物医学工程学会，高级会员

• 中国数学会，会员

• 国际生物统计学会 (IBS)，会员

• 国际生物统计学会中国分会(IBS-China)，会员

• Briefings in Bioinformatics（IF=13.994，JCR Q1，中科院一区，CCF-B），审稿人

• IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IF=7.021， JCR Q1，中科院一区，CCF-B），审稿人

• CAAI Transactions on Intelligence Technology（IF=7.985，JCR Q1，中科院二区），青年编委

• Biomedical Engineering Communications (中科院四区)，编委

• Talent of Magical Research (中科院四区)，编委

• Gene expression，编委

• Health Information Science and Systems（IF=5.094，JCR Q2），编委&审稿人

• Frontiers of Computer Science（IF=2.06，JCR Q1，中科院二区），审稿人

• 计算机技术与发展，编委/审稿人

•  软件导刊，审稿人

• IEEE/IBS/IRSS member

• 2024，The 2nd IEEE International Conference on Medical Artificial Intelligence，Program Chair

• 2023，The 7th Asian Conference on Artificial Intelligence Technology，Session Chair

• 2023，The First IEEE International Conference on Medical Artificial Intelligence，PC Members

• 2023，9th International Statistical Genetics and Genomics Forum，PC Members

• 2022，第二届中国智能健康与生物信息大会，程序委员会委员

n  基金&项目

1. 2024.11，基于国内外药物警戒数据库的药品不良反应安全性评估研究(2024SDADR049），国家药监局重点项目，15万

2. 山东省泰山学者青年专家 (NO. tsqn202312043)

3. 2024.2，工信部-通用人工智能揭榜挂帅（2024220）

4. 2023.10-2025.10，山东大学齐鲁医学院高层次人才支撑基金(21320062912016)，12万，项目负责人

5. 2023.7.1-2024.12.31，多模态人工智能系统全国重点实验室开放课题，面向多模态跨组学数据的个性化因果预测方法研究 (MAZS-2023-16)，5万元，项目负责人

6. 2023.01 - 2026.12，国家自然科学基金-面上项目，面向多组学大数据队列的因果标记筛选及个性化因果预测方法研究（82273736），52万元

7. 2021.11 - 2025.12，科技部国家重点研发计划，面向PB级多源卫生健康科学大数据的智能分析与挖掘关键技术及示范应用（2021YFF0704100）, 340.8/1747.2万，课题负责人

8. 2020.07 - 2023.06，科技部国家重点研发计划，面向主动健康的疾病预测预警及干预技术研究(2020YFC2003500)，105/1391万，子课题负责人

9. 2019.08 - 2021.08，中国博士后面上基金,基于深度因果学习方法的个性化精准医疗预测研究(2019M662373)，8万，项目负责人

10. 2020.01 - 2021.01，教育部和国家卫健委重点实验室开放基金(2020XXGJB002)，5万，项目负责人

11. 2020.01 - 2021.01，山东省重点实验室开放基金(2020NGN003)，5万，第一位，项目负责人

12. 2019.03 - 2020.03，基于人工智能算法的智慧健康信息学实验教学项目，山东财经大学， 2 万，项目负责人

13. 2019.01 - 2021.12，基于多任务学习方法的药物不良反应信号预测，山东省高校科研计划(KJ2018BAN077)， 2 万，项目负责人

14. 2019.12 - 2024.12，支撑精准智能诊疗的跨组学大数据因果推断理论方法及其智能系统研究(ZR2019ZD02)，山东省科技厅，216万，核心骨干

15. 2020.01 - 2020.06，新型冠状病毒肺炎时空流行病学及应急防控策略研究(2020SFXGFY02-2)，山东省科技厅，100万，核心骨干

16. 2014.09 - 2018.05，A Translational Bioinformatics Approach in the Drug Interaction Research，美国国立卫生研究院基金NIH(1R01GM104883-001A1), $340,872.00，骨干

17. 2009.08 - 2015.09，Computational Methods to Advance Chemical Genetics by Bridging Chemical and Biological Spaces，美国国家自然科学基金NSF(0905220), $854,732.00，骨干

n  奖励&荣誉

·         完成“改革完善重大疫情防控救治体系”重点课题公关，科技部书面嘉奖

n  论文

·           Journal proceedings  

1.                 F. Yang, F. Xue, Y. Zhang and G. Karypis, Kernelized Multitask Learning Method for Personalized Signaling Adverse Drug Reactions, IEEE Transactions on Knowledge and

                       Data Engineering, vol. 35, no. 2, pp. 1681-1694, 1 Feb. 2023, doi: 10.1109/TKDE.2021.3108819., (IF=9.235 CCF-A, JCR Q1, 中科院一区)
   

2.  Zhong, L., Yang, F.(通讯), Sun, S. et al. Predicting lung cancer survival prognosis based on the conditional survival bayesian network. BMC Medical Research Methodology 24, 16 (2024. 01. 24). Q1, IF=4

3. 2.       Zhang S, .., Yang F*(通讯), Wang L, Si S, Zhang J, Xue F. Personalized prediction for multiple chronic diseases by developing the multi-task Cox learning model. PLoS Computational Biology. 2023 Sep 21;19(9):e1011396. doi: 10.1371/journal.pcbi.1011396 (IF=4.3, CCF-B, 中科院一区)

4. Wu, P., Zhang, Q., Wang, G., Yang, F., et al. Dynamic feature selection combining standard deviation and interaction information. Int. J. Mach. Learn. & Cyber. (2022). https://doi.org/10.1007/s13042-022-01706-4 (JCR Q1，中科院三区，IF=4.377)

5. Zhang S, Zhao S, Qi Y, Li B, Wang H, Pan Z, Xue H, Jin C, Qiu W, Chen Z, Guo Q, Fan Y, Xu J, Gao Z, Wang S, Guo X, Deng L, Ni S, Xue F, Wang J, Zhao R, Li G. SPI1-induced downregulation of FTO promotes GBM progression by regulating pri-miR-10a processing in an m6A-dependent manner. Mol Ther Nucleic Acids. 2022 Jan 1;27:699-717. doi: 10.1016/j.omtn.2021.12.035. (IF=10.183，JCR Q1，中科院一区)

6. Li J, Lu A, Si S, Zhang K, Tang F, Yang F(通讯), Xue F. Exposure to various ambient air pollutants increases the risk of venous thromboembolism: A cohort study in UK Biobank. Sci Total Environ. 2022 Nov 1;845:157165. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.157165. （IF=10.753，JCR Q1, 中科院一区）

7. Yang F, Zhang S, Pan W, Yao R, Zhang W, Zhang Y, Wang G, Zhang Q, Cheng Y, Dong J, Ruan C, Cui L, Wu H, Xue F. Signaling repurposable drug combinations against COVID-19 by developing the heterogeneous deep herb-graph method. Briefings in Bioinformatics 2022 Sep 20;23(5):bbac124. doi: 10.1093/bib/bbac124. (IF=13.994, CCF-B, JCR Q1, 中科院一区， WOS:000791464100001)

8. Wu H, Zhang P, Ai Z, Wei L, Zhang H, Yang F (通讯作者), Cui L. StackTADB: a stacking-based ensemble learning model for predicting the boundaries of topologically associating domains (TADs) accurately in fruit flies. Briefings in Bioinformatics. 2022 Mar 10;23(2):bbac023. doi: 10.1093/bib/bbac023. (IF=13.994, CCF-B, JCR Q1, 中科院一区, WOS:000759008700001, PubMed ID35181793)

9. F. Yang, F. Xue, Y. Zhang and G. Karypis, "Kernelized Multitask Learning Method for Personalized Signaling Adverse Drug Reactions," in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 35, no. 2, pp. 1681-1694, 1 Feb. 2023, doi: 10.1109/TKDE.2021.3108819., IF=9.235 CCF-A, JCR Q1, 中科院一区

10. Yang, Fan, Qi Zhang, Zhongshang Yuan, Saisai Teng, Lizhen Cui, Leyi Wei, and Fuzhong Xue. "Signaling Potential Therapeutic Herbal Medicine Prescription for Treating COVID-19 by Collaborative Filtering." Frontiers in Pharmacology: 3534., 2021 Dec. 24, IF=5.988 JCR Q1 中科院二区，（WOS:000743029200001）

11. Fan Yang, Qi Zhang, Xiaokang Ji, Yanchun Zhang, Wentao Li, Shaoliang Peng∗, Fuzhong Xue∗ Machine Learning Application in Drug Repurposing, Interdisciplinary Sciences-Computational Life Sciences, 2022 Jan 23:1-7, (IF=3.492, JCR Q2, 中科院二区, WOS:000745560100002)

12. Sun, Zhenchao, Hongzhi Yin, Hongxu Chen, Tong Chen, LiZhen Cui, and Fan Yang. "Disease Prediction via Graph Neural Networks." IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020 Jun 22;25(3):818-26., (IF=7.021, CCF-C类, JCR Q1, 中科院一区, WOS:000626521100021)

13. Liu, Lu, Lei Hou, Yuanyuan Yu, Xinhui Liu, Xiaoru Sun, Fan Yang, Qing Wang et al. "A novel method for controlling unobserved confounding using double confounders." BMC medical research methodology 20, no. 1 (2020): 1-12., (WOS:000555106900001)

14. Yu Y, Li H, Sun X, Liu X, Yang F, Hou L, Liu L, Yan R, Yu Y, Jing M, Xue H, Cao W, Wang Q, Zhong H, Xue F. Identification and Estimation of Causal Effects Using a Negative-Control Exposure in Time-Series Studies With Applications to Environmental Epidemiology. Am J Epidemiol. 2021 Feb 1;190(3):468-476. doi: 10.1093/aje/kwaa172. PMID: 32830845.. （WOS:000636962000015）IF=5.363

15. Yang, Fan, Shuaijie Zhang, Qing Wang, Qi Zhang, Junming Han, Lijie Wang, Xinying Wu, and Fuzhong Xue. "Analysis of the global situation of COVID-19 research based on bibliometrics." Health information science and systems 8, no. 1 (2020): 1-10. IF=5.017, JCR-Q2（WOS:000574247800001）

16. 2018, WANG Xingrun, NIE Xiushan, YANG Fan, et al. Video summarization based on learning to rank. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 13(6), 921-927. DOI: 10.11992/tis.201806013

17. 2015, Fan Yang, Xiaohui Yu, and Yang Liu. SCSVM: Identifying Rumor Microblogs using Semi-Supervised Cascade Support Vector Machine, Journal of Computational Information Systems, EI

·           Conference proceedings

1. Jiayi Teng, Fan Yang*, Qingke Zhang*, Yaoyao Zhao, Na Li, Qian Li. Variational Disentangled Generative Model for Individualized Treatment Effect Estimation, IEEE MedAI 2024（EI）

2. Yaoyao Zhao, Fan Yang*, Xiaohui Yang*, Jiayi Teng, Xiaobin Zhang, Qian Li, Self-supervised Representation Matching Model for Treatment Effect Estimation,  IEEE MedAI 2024（EI）

3. Xiaobin Zhang, Fan Yang*, Xiaohui Yang, Qian Li, Na Li, Yaoyao Zhao,  MoCaGCN：Cancer Subtype Classification by Developing Causal Graph Structure Learning, IEEE MedAI 2024（EI）Best Studen Award

4. Na Li, Fan Yang*, Qingke Zhang*, Qian Li, Xiaobin Zhang, Jiayi Teng, CautionGCN: Cancer Subtype Classification by Developing Causal Multi-Head Autoencoder and Graph Convolutional Network,  IEEE MedAI 2024（EI）

5. Hou, Meihao, Fan Yang, Lizhen Cui, and Wei Guo. "Predicting Adverse Drug-Drug Interactions via Semi-supervised Variational Autoencoders." In Asia-Pacific Web (APWeb) and Web-Age Information Management (WAIM) Joint International Conference on Web and Big Data, pp. 132-140. Springer, Cham, 2020., (CCF-C, NSPEC:20105894)

6. Yang, Fan, Xiaohui Yu, and George Karypis. "Signaling adverse drug reactions with novel feature-based similarity model." In 2014 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), pp. 593-596. IEEE, 2014., CCF-B 类

7. Fan Yang, Xiaohui Yu, Credibility Measuring on Massive Microblog based on Semi-Supervised Cascade SVM, China Computer Federation Artificial Intelligence (CCFAI’ 13). July 31 - August 2, 2013. Beijing, China

8. Yang, Fan, Yang Liu, Xiaohui Yu, and Min Yang. "Automatic detection of rumor on sina weibo." In Proceedings of the ACM SIGKDD workshop on mining data semantics, pp. 1-7. 2012.

n  专利

·         授权

1.  国家发明专利，胶质母细胞瘤预后生物标志物筛选分析方法及系统，ZL202410732431.0

2.  国家发明专利，基于因果特征选择的肺腺癌亚型分类系统、介质及设备，ZL202410748431.X

3.  国家发明专利，基于反事实预测的治疗效果估计方法、系统、设备及介质，ZL202410725125.4

4.  国家发明专利，多组学癌症亚型分类方法、系统、设备、介质及程序产品，ZL202410718188.7

5. 国家发明专利，基于新冠蛋白质异构网络聚类的中药处方推荐方法及系统，专利号ZL202110038417.7

6. 国家发明专利，一种个性化药物不良反应预测方法、系统、设备及介质，专利号：ZL202010745145.X

7. 国家发明专利，基于协同过滤的新型冠状病毒中药组方推荐方法及系统，专利号：ZL202110037705.0

8. 国家发明专利，PDIA3P1作为胶质瘤预后标志物的应用，授权号：CN110760587B

9. 国家发明专利，一种传染病的流行趋势预判方法及系统，专利号：ZL202110260151.0

10. 国家发明专利，一种肺癌预后预测模型构建方法及肺癌预后预测系统，专利号：ZL202210750259.2，授权号：CN114974598B，申请日期：2024年04月16日

11. 国家发明专利，一种基于多任务Cox学习模型的多慢性病预测系统，申请号：202210750321.8，授权号：CN115188470B，申请日期：2022.06.29

·         受理

1. 国家发明专利，基于医学知识库的疾病数据分析方法和肺癌风险预测系统  2020106874279，受理（实质审查）

2. 国家发明专利，逐步筛选的泌尿系统重疾指标确定方法及风险预测系统，2020106883598，受理（实质审查）

3. 国家发明专利，一种消化道疾病数据加密获取方法及风险预测系统，2020106883668，受理（实质审查）

4. 国家发明专利，一种心脏疾病数据队列生成方法和风险预测系统，2020106883051，受理（实质审查）

5. 国家发明专利，一种疾病数据调度管理方法和骨癌风险预测系统，2020106871158，受理（实质审查）

6. 国家发明专利，一种疾病数据结构化方法及甲状腺癌风险预测系统，2020106873007，受理（实质审查）

7. 国家发明专利，一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统，2020106873295，受理（实质审查）

8. 国家发明专利，一种妇科肿瘤疾病风险预测可视化系统，2020106873153，受理（实质审查）

9. 国家发明专利，全基因组致病SNP精细定位的因果关联分析方法，2021111494861，受理（实质审查）

n 软著

1.       履职分析管理系统V1.0, 2020SR240506

2. 智慧餐饮供应商管理系统V1.0, 2020SR0239498

3. 智慧餐饮外卖结算软件(Android版)[简称: 外卖结算软件]V1.0, 2020SR0240493

4. 智慧餐饮定额结算软件(Android版)[简称: 定额结算软件]V1.0, 2020SR0242221

5. 智慧餐饮库存管理系统V1.0, 2020SR0240499

6. 智慧餐饮自选结算软件(Android版)[简称: 自选结算软件]V1.0, 2020SR0240512

7. 智慧餐饮营养分析系统V1.0, 2020SR0240664

8. 智慧餐饮食材管理系统V1.0, 2020SR0239468

9. 智慧化排菜软件V1.0, 2020SR0239550

10. 智能备餐台健康平台V1.0, 2020SR0239556

11.       卫生健康科学大数据管理平台V1.0, 2024SR1968100
    

12. 健康医疗大数据全栈式工程智能系统 V1.0, 2021SR083749

13. 北方健康医疗大数据平台V1.0, 2021SR1618347

n  报告

1. 2022.06.18，中国人工智能学会，“大数据智能计算与决策”学术论坛，报告题目：深度学习方法在生物医学领域中的应用

2. 2022.07.12，山东建筑大学，“计科新工科云论坛”，报告题目：深度学习方法在生物医学领域中的应用

3. 2022.08.15，中国粒计算与知识发现(CGCKD)2022 年青年学者论坛，报告题目：深度学习在精准医疗领域中的应用