王亚强教授（博导）

博士生导师 王亚强 简介

【个人简介】

王亚强，中共党员，博士，教授，博士生导师，清华大学高级访问学者，天府绛溪实验室特聘研究人员，主要从事自然语言处理、机器学习及交叉领域人工智能应用研究。

现任成都信息工程大学数据科学与工程系党支部书记、主任，中国气象局气象软件重点开放实验室副主任，成都信息工程大学数据科学与工程研究所所长；担任四川省科技青年联合会理事，四川省生物信息学学会智慧麻醉分会第一届副主任委员，软件自动生成与智能服务四川省重点实验室学术带头人，四川大学华西医院麻醉与智能医学研究协作组（AIR-CG）联合发起人，四川省气象学会常务理事，四川省气象学会气象人工智能分会主任，第十二届中国计算机学会会员代表。

以第一作者或通讯作者在重要学术期刊和国际会议发表论文20余篇，以第一发明人申请国家发明专利24项（获授权9项），出版译著1本，主持国家科技重大专项课题、国家自然科学基金、四川省重点研发重大科技专项项目等国家级和省部级项目以及各类横向项目近20项。获四川省科技进步奖一等奖、二等奖、吴文俊人工智能技术发明三等奖、中国产学研合作创新成果一等奖、四川省基础教育教学成果奖省级二等奖、成都市“科创杯”大数据应用设计大赛二等奖各1项，2025年获评Anesthesiology and Perioperative Science期刊Editorial Fellow，2014年和2017年分别获Journal of Biomedical Informatics审稿人杰出贡献奖。

作为指导教师指导的创新项目“防风医疗——围术期风险辅助监控系统”获2025年“挑战杯”四川省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖，四川省国际大学生创新大赛（2025）铜奖，2024年“挑战杯”四川省大学生创业计划竞赛银奖，2024年中国国际大学生创新大赛四川省赛三等奖，2024年全国仿真创新应用大赛国赛二等奖、四川省赛一等奖1项、三等奖2项；竞赛项目“2023年中国计算语言学大会古籍命名实体识别评测”获三等奖。

【研究方向】

1．医学人工智能

2．大数据技术与应用

3．领域大数据分析

【在研项目】

1．中西医诊疗多模态多尺度数据融合基座大模型技术研发，国家科技重大专项课题，课题负责人

2．围术期老年患者脑健康维持的监测预警体系及精准麻醉策略研究，四川省重点研发项目（重大科技专项），项目负责人

3．围术期老年患者脑健康维持的辅助监测预警平台研发，天府绛溪实验室成果转化资助资金项目，项目负责人

4．脓毒症动态决策模型构建及维护，浙江省中医院科研项目，项目负责人

5．脓毒症中西医结合动态诊疗证型演化模型构建及维护，浙江省中医院科研项目，项目负责人

【完成项目】

1．基于弱监督学习的细粒度中医临床医学实体识别方法研究，国家自然科学基金青年基金项目，项目负责人，2018年完成

2．基于SOA的领域大数据分析开发平台关键技术研究，四川省科技计划项目（应用基础计划），项目负责人，2016年完成

3．基于本体的中医疾病历史演化模型研究，国家自然科学基金青年基金项目，第一主研人，2019年完成

4．数据驱动的围术期风险智能实时预警模型与算法研发，四川大学华西医院“学科卓越发展1·3·5工程”交叉学科创新项目课题，课题负责人，2025年完成

5．藏医智能化辅助医疗系统研发与应用，四川省中医药管理局科学技术研究专项项目子课题，子课题负责人，2025年完成

6．基于多任务联合优化的非计划再次手术预测模型研究，国家卫生健康医院管理研究所医疗质量（循证）管理研究课题，课题负责人，2024年完成

7．围术期风险评估预警研究数据治理，四川大学华西医院科研项目，项目负责人，2025年完成

8．术后肺部并发症动态风险预测模型和预警系统研发，四川大学华西医院科研项目，项目负责人，2025年完成

9．睡眠障碍中西医知识图谱构建支撑系统研究，四川省中医药科学院科研项目，项目负责人，2020年完成

【学术专著】

1．网络安全中的大数据分析，国防工业出版社，2023，译著

【发表论文】

1．Digital Health Interventions in Pediatric Perioperative Care: A Network Meta-Analysis.《JAMA Pediatrics》，2025年，中科院一区Top期刊、JCR Q1、儿科学Top 1期刊，SCI收录（IF：18.0），第十一作者

2．Trajectory Phenotypes of Post-Induction Hypotension Based on Multicenter Cohort Analysis: Indicating Patient's Prognosis and the Contributing Factors.《International Journal of Surgery》，2025年，中科院二区、JCR Q1，SCI收录（IF：10.1），第六作者

3．Identification of intraoperative hypotension endotypes and revolution with a temporal deep learning algorithm.《Perioperative Medicine》，2025年，中科院三区、JCR Q2，SCI收录（IF：2.1），第四作者

4．Applying machine learning for perioperative adverse event prediction: a narrative review toward better clinical efficacy and usability.《Anesthesiology and Perioperative Science》，2025年，ESCI检索，共同第一作者

5．Rethinking evolution and application of artificial intelligence for perioperative medicine.《Anesthesiology and Perioperative Science》，2025年，ESCI检索，第一作者

6．Research on Hybrid Collaborative Development Model Based on Multi-Dimensional Behavioral Information.《Applied Sciences》，2025年，中科院四区、JCR Q2，SCI收录（IF：2.5），通讯作者

7．A Preoperative Data Sentenceization Method for Postoperative Major Adverse Cardiovascular Event Prediction. IEEE BigData 2025，2025年，中国计算机学会推荐C类会议、EI检索，共同第一作者、通讯作者

8．Informative instances are more important: Hard- constrained data generation for augmenting postoperative pulmonary complication prediction. In Proceedings of the 1st International Workshop on Deep Learning for Biomedical Big Data Analysis at IEEE BigData 2025，2025年，EI检索，共同第一作者、通讯作者

9. A Generative Syndrome Differentiation Method Based on Multi-Path Fusion of Multimodal TCM Clinical Data. IEEE BigData 2025，2025年，中国计算机学会推荐C类会议、EI检索，共同第一作者、通讯作者

10．Utilising intraoperative respiratory dynamic features for developing and validating an explainable machine learning model for postoperative pulmonary complications.《British Journal of Anaesthesia》，2024年，中科院一区Top期刊、JCR Q1、麻醉学Top 1期刊，SCI收录（IF：9.2），第三作者

11．非结构化数据表征增强的术后风险预测模型，《中文信息学报》，2024年，中国计算机学会推荐T1类中文科技期刊、北大核心期刊，第一作者

12．基于批数据过采样的中医临床记录四诊描述抽取方法，《中文信息学报》，2024年，中国计算机学会推荐T1类中文科技期刊、北大核心期刊，第一作者

13．A Curriculum Batching Strategy for Automatic ICD Coding with Deep Multi-Label Classification Models，《Healthcare》，2022年，中科院四区、JCR Q2（SCI收录），第一作者、通讯作者

14．Label Embedding Enhanced Multi-Label Sequence Generation Model，《In Proceedings of the 9th CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing (NLPCC 2020)》，2020年，中国计算机学会推荐C类会议（EI收录），第一作者、通讯作者

15．Supervised methods for symptom name recognition in free-text clinical records of traditional Chinese medicine: an empirical study，《Journal of Biomedical Informatics》，2014，中科院二区、JCR Q2、CCF推荐C类期刊（SCI收录），第一作者

16．A framework and its empirical study of automatic diagnosis of traditional Chinese medicine utilizing raw free-text clinical records，《Journal of Biomedical Informatics》，2012，中科院二区、JCR Q2、CCF推荐C类期刊（SCI收录），第一作者

17．Automatic symptom name normalization in clinical records of traditional Chinese medicine，《BMC Bioinformatics》，2010，中科院三区、JCR Q1、CCF推荐C类期刊（SCI收录），第一作者

【获奖情况】

1．面向高空高速空基平台的多图像联合小样本跟踪识别理论技术与系统，四川省科技进步一等奖，2020年

2．大数据环境下软件智能开发技术研发及应用，吴文俊人工智能科学技术奖技术发明三等奖，2019年

3．基于TB级数据架构的需求设计开发一体化软件工程智能技术研发及行业应用，中国产学研合作创新成果一等奖，2018年

4．基于服务体系架构的软件开发平台研发及行业应用，四川省科技进步二等奖，2017年

5．Outstanding Reviewer，Journal of Biomedical Informatics，2017年

6．成都市“科创杯”大数据应用设计大赛二等奖，2015年

7．Outstanding Reviewer，Journal of Biomedical Informatics，2014年

【联系方式】

电子邮件：yaqwang@cuit.edu.cn

个人网站：https://www.peeryair.com