中国科学院杭州医学研究所(https://him.cas.cn/)是中国科学院直属的中央事业单位，也是浙江省重点引进和打造的生命健康科创高地主平台。医学所充分发挥中国科学院体系化建制化优势、浙江省经济发展和创新生态优势，履行国家医学领域战略科技力量的使命担当，努力建设生命健康领域国际一流原始创新策源地，打造一流成果、广聚一流人才、成就一流事业。
课题组简介
人工智能与智慧医疗（AIM）中心协同核酸分子医学、华大生命组学、创新药物、合成生物学、临床转化医学等团队，以及附属肿瘤医院各个专科临床，发挥国家肿瘤区域医疗中心的肿瘤大数据和生物样本资源优势、BT+AI人才聚集优势，围绕医疗大数据安全共享和深度挖掘的关键共性问题，立足于生物医药和多组学大数据，聚焦恶性肿瘤等重大疾病的精准诊疗和药物发现，搭建生物医药基础大模型及智能体平台，开展AI算法及平台、全链条智能药物发现、多模态智能诊疗等研发，推进前沿人工智能技术与生物医药领域的突破性进展。AIM现已建成由李晓林教授领衔，核心研究员、算法工程师、博士后及硕博研究生组成的 80多人研究团队，科研经费和计算资源充足(GPU集群拥有A**8卡, H**8 卡等数十个节点和200G IB交换机；投入数千万元)。欢迎访问主页https://aimlab.cc/，了解更多信息。
李晓林，中国科学院杭州医学研究所人工智能首席科学家。曾任美国佛罗里达大学终身正教授，计算机工程部主任，牵头创立全美首个国家级深度学习中心并任创始主任（四校联盟: UF, CMU, UO, UMKC, 80多位国际知名教授; 30多家国际知名企业会员: 英伟达、谷歌、礼来、百度、腾讯、网易、平安等）。获得美国国家科学基金杰出青年教授奖NSF CAREER Award，被评为中国人工智能年度十大风云人物，获得多篇最佳会议/杂志论文，获得多个挑战赛冠军。牵头搭建全美最快 200G 校园科研网；参与促成英伟达捐赠数千万美元，打造成全球高校第一智算中心；牵头获批科技部国家新一代人工智能开放创新平台。主导开发智能平台(CognitiveEngine，DeepCloud, GatorCloud, AgentStore)、蛋白折叠及靶点发现（PrimateAI，DeepFolding，FoldingZero）、智能诊断（DeepBipolar，DeepCancer, MySurgeryRisk，CellStory, Dr. Copilot）、智能药物发现（DeepAtom，DyScore，DrugMetric，BatmanNet，AptaDiff，RNADiffFold，AtomicFold, AtomicVax）、 科研助理（Insage, ScholarClub, LifeStudio）、联邦学习（FLEX, iBond）等多个AI算法和平台，在人工智能、深度学习、生物医药、云计算、安全隐私等领域的国际顶级期刊和会议发表论文200余篇。研究成果被有效应用于靶点发现、蛋白质和核酸结构预测、药物发现、多组学、病理影像和临床决策支撑系统。培养的学生有多位成为美国知名高校长聘教授（包括全美排名前五的药学院）。
沙雏淋，特聘副研究员，中国科学院“百人计划”研究员，浙江省海外高层次引进人才。博士毕业于英国利兹大学，2021年加入中国科学院杭州医学研究所。从事AI驱动的肿瘤多组学精准医学研究，主要方向包括：1）肿瘤单细胞、空间多组学人工智能算法开发；2）细胞大模型开发和应用；3）AI驱动的基因调控网络模拟，以及肿瘤新机制新靶点发现。以第一和通讯作者在JCO、Leukemia、MIA、AAAI等顶级期刊和会议发表论文十余篇。主持和参与国自然项目，国自然重点区域项目、国家重点研发项目，中国科学院先导项目等多项重要研究。
黄俊杰，特聘副研究员，博士生导师，浙江省高层次青年人才，BMEMat青年编委。主持国自然面上项目、青年项目，省自然重大项目。近年来以第一作者在Nat. Biomed. End., Nat. Commun.等期刊发表论文8篇，授权专利5项。曾获杭州青山湖材料基因工程青年科学家奖（中国工程院主办会议）、浙江大学国际联合学院优秀学术成果奖、浙江大学国际联合学院年度学术新人奖。研究方向为：1）知识嵌入模型赋能抗菌肽从头设计；2）大模型赋能个性化肿瘤疫苗设计；3）分子大模型赋能小分子药物设计。
韩玉强，特聘副研究员。于浙江大学计算机学院获得博士学位，并先后在浙江大学和香港中文大学从事博士后研究。主要研究方向为深度学习和 AI for Science，重点聚焦于人工智能在小分子药物设计与合成、肿瘤新抗原发现、以及纳米抗体设计等生物医药前沿领域的应用。以第一作者或通讯作者身份在 Nat. Commun.、ACL 等国际高水平期刊和会议上发表学术论文十余篇，并获授权发明专利5项。
张俊伟，助理研究员。2023年于天津大学智能与计算学部获得工学博士学位，随之加入杭州医学所参加工作。主要从事大语言模型、自然语言处理、量子机器学习、智慧医疗、AI for Life Science 等领域的研究课题。近年来以第一作者身份在 AAAI、CIKM、ECAI 等高水平人工智能会议上发表二十余篇学术论文，获得多项发明专利和团体标准，申请数十项软件著作权（包括主导研发的 scholar.club、LifeStudio 等信息化平台），并担任 Information Sciences、AAAI、IJCAI、ECAI、EMNLP、DASFAA 等知名期刊和会议的审稿人。此外，与阿里巴巴、字节跳动等头部IT企业深度合作，推动自研模型在生产环境中部署与应用，实现技术到产业的转化。
研究方向
1. AI算法及基础大模型
探索和应用最前沿的人工智能算法和可信智能平台技术，搭建基础大模型及智能体平台（包括LLM、Multimodal GenAI、Generative Agent etc.），为智慧医疗构建可信AI基础设施，打造下一代基础模型及智能科学生态，搭建智能科研助理 (Research Copilot)。目前重点在于大语言模型、智能体、深度学习、强化学习、NLP、CV、KG、搜索、推荐、联邦学习等算法应用及平台。
2. 全链条智能药物发现
利用前沿人工智能技术（特别是深度学习、强化学习、生成式AI、基础大模型、智能体），开展靶点识别、结构设计、智能生成、高通量结合虚拟筛选、药效和毒性分析、候选病人筛选、预后预测等创新药物发现研究。并结合动物实验和临床试验，实现干湿试验智能分析决策和融合反馈闭环。研发大规模虚拟药物筛选和全流程自反馈闭环生成式智能体平台，推进药物发现智能化，助力致死率高、罕见性癌症等高挑战的重大疾病国产创新药的研制。目前重点在于设计功能核酸（个性化肿瘤疫苗、小核酸药物、核酸适体）、纳米抗体、抗菌肽、小分子药物等。
3. 多组学多模态智能诊疗
智能化医疗实践的全生命周期，研发医疗智能决策支持算法及平台。利用深度学习、强化学习、NLP、CV、知识图谱等最新人工智能技术，研究多组学多模态数据融合的共性与核心技术，提升多维度数据重建精度，构建病理、影像、临床信息和生物多组学信息（基因、转录、蛋白、代谢、单细胞和空间组学等）的多模态融合分析模型，搭建生命科学基础大模型，全面支持临床智能化，构建智能诊断、多模态多组学、数字病理、药物临床预后、伴随诊断和智能决策等算法及平台。
招收专业
人工智能 （机器学习、深度学习、强化学习、联邦学习、NLP、知识图谱、搜索推荐、CV、Robotics）、计算机科学、软件工程、数据科学、生物信息学、药学、医学、数理统计、电子信息等专业。
招收要求
1)满足博士生报考基本条件，具体要求可点击该链接进一步了解https://mp.weixin.qq.com/s/la9Mm36qR5QmSzUbe_XgBg；
2)热爱科学研究，遵纪守法，品学兼优，身心健康；
3)具备良好的学术背景和研究基础，发表过学术论文；
有意者请将个人简历（含个人联系方式，学习工作经历、研究成果等）发送至jobs@aimlab.cc邮箱，投递统一备注“名字+博士申请”，应聘材料严格保密。 |
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