为深化智能医疗与健康管理领域学术交流，推动人工智能技术在疾病早期诊断中的应用，4月8日下午，计算机科学与技术学院在理工北楼515会议室举办了“基于多模态信息的早期帕金森病智能分类模型研究”专题学术讲座。本次讲座由计科院朱兆辉老师主讲，学院全体教师共同参与学习交流。

图为学术讲座现场。孙庆英 供图

讲座围绕帕金森病早期智能诊断与健康管理展开，系统梳理研究背景、技术路线、核心进展与未来方向。朱兆辉结合我国人口老龄化趋势与帕金森病防治需求，指出当前临床诊断存在依赖主观经验、侵入性检测成本高、长期跟踪手段有限等痛点，强调“早发现、早诊断、早干预”对延缓病程、提升患者生活质量的重要意义。

图为朱兆辉老师开展讲座。孙庆英 摄

讲座中，朱兆辉深入介绍研究核心内容：依托中医“治未病”中“既病防变”理念，构建精准识别、持续监测、动态管理的全生命周期健康管理框架；基于智能手机采集手绘轨迹、面部活动等多模态数据，研发1D-CNN-BiGRU等深度学习模型，实现早期帕金森病智能预测。报告指出基于手绘轨迹与面部活动的多模态融合模型极大提升了预测的准确率，能有效捕捉患者细微运动与面部异常特征。

同时，讲座详细展示疾病严重度评分（DSS）构建过程与健康管理云系统落地成果。该系统可实现数据自动分析、趋势监测、个性化干预方案推送，为帕金森病患者提供便捷化、量化、闭环式健康管理服务，填补从“诊断”到“长期管理”的技术空白。

本次讲座融合中医智慧与现代人工智能技术，展现了计算机技术在医疗健康领域的创新应用，为研究开展提供了跨学科研究思路，也为帕金森病早期智能筛查与健康管理的实践落地提供了有力参考。