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  林关宁

  教授，博士生导师。美国贝勒大学计算机科学学士和硕士学位；美国密苏里大学信息学博士。随后在美国加州大学圣地亚哥分校UCSD从事博士后研究。于2016年加盟上海交通大学。

          主要从事脑疾病的多模态生理-病理特征解析与人工智能模型构建，研究聚焦于跨模态特征的整合与建模，包括血液多组学、生理信号及临床电子病历等数据，推动AI在精神疾病早期诊断、预后预测与智能干预中的应用转化。主持国家自然科学基金外国优秀青年学者研究基金，国家自然科学基金面上、国家重点研发计划子课题等项目。入选2016年的上海市教委“上海市东方学者（特聘教授）”。现任“生物医学工程学进展”杂志执行副主编、中国计算机学会生物信息学专委委员、上海市生物医学工程学会理事等。近年来通讯成果已在 Nature Human Behaviour, Science Advances, Advanced Science, Genome Biology, Elife 等多个国际高水平杂志上发表。

          现主讲本研贯通课《医学生物信息学》、校公选课《生物信息学综合实践课：解码生命信息》、博士基础课《学术规范与科研伦理》等课程，获2024第四届上海市高校教师教学创新大赛二等奖、上海交通大学卓越教学奖、上海交通大学教学成果一等奖（2020）、获交大优秀班主任（2020、2022）、交大大学生社会实践优秀指导教师（2020）等。

  实验室链接：https://bmi.sjtu.edu.cn/

  
  

2010-2011 孟山都公司

2011-2016 美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）

2016- 至今 上海交通大学

聚焦在以AI for Science的方式来提高对复杂疾病的病症的理解、诊断、监测、和治疗。 使用各种形式的数据，如基因、蛋白、代谢等分子生物组学，医学电子病例、量表等文本信息，脑电、步态等生理信号来建立跨模态分子-生理的预测及诊疗模型， 以此来帮助我们完成通过计算辅助改善人体的健康状态。

项目涉及大数据处理、计算方法，知识库以及AI模型构建、临床决策系统搭建和应用的研究。

1）2020.03-至今，生物医学统计基础，本科课程

2）2019.10-至今，学术规范与伦理，研究生课程

3）2017.9-至今，医学生物信息学，本硕博贯通课