浙江大学生物医学工程与仪器科学学院
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邓宁，工学博士，浙江大学生物医学工程及仪器科学学院，副教授，博士生导师，研究方向为生物医学信息学、健康与慢病管理、临床决策支持、医学人工智能、转化医学信息学等。第三届国际蛋白质组学论坛暨第七届中国蛋白质组学大会秘书，国际生物信息学和转化医学信息学国际大会程序委员会委员（第12、13届）、学术委员会委员（第14届），第3届中日韩转化医学信息学年会组委，浙江省生物医学学会血管与炎症生物学委员会主任委员。
2007年毕业于浙江大学生物医学工程专业，获博士学位。2007年至2010年，在美国加利福尼亚州大学洛杉矶分校心脏蛋白质组研究中心、UCLA-BD2K美国国家大数据研究中心进行博士后研究，2009年任中心助理研究员，构建了目前国际上规模最大的心脏蛋白质组谱图知识库，期间与中心联合发表高水平论文9篇，总影响因子61.58，单篇最高影响因子13.895，获2009年国际人类蛋白质组组织（HUPO）青年****奖。
2010年10月回国任教至今，是浙江大学首批“求是青年****”获得者，承担“十二五”国家863计划重项目子课题2项，“十三五”国家重点研发计划课题1项、子课题1项，国家自然科学基金项目1项，参与国家科技重大专项、重大横向课题等5项，发表SCI论文20余篇，申请专利2项，获得软件著作权7项。主要从事健康和慢病管理决策支持技术、转化医学信息学等研究。
健康与慢病管理研究与国内多个区域大型医疗机构和知名企业合作进行多种慢病的闭环管理路径技术研究和应用示范，参与宁夏地区大型慢病持续性管理综合应用示范工程、浙江省衢州市健康与医疗服务惠民示范工程、浙江省卫生健康实用新技术和适宜技术培育推广中心的建设，针对心血管、呼吸系统等重大疾病，建立了衔接家庭、社区和医疗机构的慢病闭环管理路径，研发了智能化慢病闭环管理决策支持系统，并在全国不同级别的医疗机构进行了应用示范，初步建成了慢病闭环管理的服务新模式。针对慢病持续性管理的实际应用需求，研制出了健康和慢病风险预警引擎，临床数据分析表明，基于慢病闭环管理路径和风险预警引擎，可实现1:1000的高效率、智能化慢病持续性管理，形成打通“院前－院中－院后”的连续健康监测和主动干预。智能化慢病闭环管理系统通过患者健康状态危险评估、健康信息预警和干预、个性化健康知识教育等手段显著提高了慢病管理的效率，增强了患者的依从度。
智能化慢病闭环管理决策支持系统于2015年11月在宁夏回族自治区多个医疗机构和社区投入使用，目前已经有效管理高血压和慢阻肺患者2000余人，系统中的健康和慢病管理风险预警引擎定义了125个基层适宜的预警、决策和干预规则，全面覆盖患者状态评估、疾病危险分层、患者分级管理、患者动态随访、健康危险预警、依从性管理、用药指导和生活干预等方面，能最大程度的辅助医生执行诊疗和慢病管理决策，接受管理患者的血压控制率达到77%以上，在线活跃用户数达到50%以上，远高于目前移动医疗应用的平均活跃度（约15%）。
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生物医学信息学、移动医疗、医学人工智能、生物医学大数据、生物医学知识库、精准医学
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2012-03-13 14:57:21
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2007年毕业于浙江大学生物医学工程系，获博士学位。2007年至2010年在美国加利福尼亚州大学洛杉矶分校（UCLA）国家蛋白质组研究中心学习和工作。其间，采用生物医学本体、定量表达分析等系统生物学分析方法，构建了迄今国际上最完整的线粒体蛋白质组和磷酸化蛋白质组数据库，并进一步通过信息挖掘的方法从宏观上揭示了心脏线粒体蛋白质组在不同条件下的调控机制和信号网络。上述究成果作为特约稿件发表在2010年的Molecular and Cellular Proteomics杂志，获2009年国际人类蛋白质组组织（HUPO）颁发的青年****奖。
\r \r2010年获浙江大学首批“求是青年****”资助，开展了结直肠癌转化医学信息技术的研究工作，建立了融合结直肠癌病人临床、流行病学和分子检查指标信息的网络知识库和分析平台。
\r邓宁博士与UCLA-BD2K美国国家大数据研究中心有良好的合作关系。2008年起，共同开展心脏蛋白质组谱图知识库计划（COPaKB）的研究工作，该计划获得美国国家卫生总署（NIH）的资助，联合了来自美国、欧洲和中国的七所大学和研究所的顶尖研究团队；作为中方的主要参与者在前期的工作中以心脏线粒体组学数据集为基础，完成了数据库核心数据集的构建，针对心脏蛋白质组数据的特点，设计了相应的组学信息标注、存储和表示方法，构建了心脏蛋白质组谱图知识库和网络平台。与UCLA-BD2K美国国家大数据研究中心已经联合发表高水平论文9篇，总影响因子61.58。
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浙江大学玉泉校区生仪学院512室
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2021-01-24 11:49:17
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邓宁，工学博士，浙江大学生物医学工程及仪器科学学院，副教授，博士生导师，研究方向为生物医学信息学、健康与慢病管理、临床决策支持、医学人工智能、转化医学信息学等。第三届国际蛋白质组学论坛暨第七届中国蛋白质组学大会秘书，国际生物信息学和转化医学信息学国际大会程序委员会委员（第12、13届）、学术委员会委员（第14届），第3届中日韩转化医学信息学年会组委，浙江省生物医学学会血管与炎症生物学委员会主任委员。
2007年毕业于浙江大学生物医学工程专业，获博士学位。2007年至2010年，在美国加利福尼亚州大学洛杉矶分校心脏蛋白质组研究中心、UCLA-BD2K美国国家大数据研究中心进行博士后研究，2009年任中心助理研究员，构建了目前国际上规模最大的心脏蛋白质组谱图知识库，期间与中心联合发表高水平论文9篇，总影响因子61.58，单篇最高影响因子13.895，获2009年国际人类蛋白质组组织（HUPO）青年****奖。
2010年10月回国任教至今，是浙江大学首批“求是青年****”获得者，承担“十二五”国家863计划重项目子课题2项，“十三五”国家重点研发计划课题1项、子课题1项，国家自然科学基金项目1项，参与国家科技重大专项、重大横向课题等5项，发表SCI论文20余篇，申请专利2项，获得软件著作权7项。主要从事健康和慢病管理决策支持技术、转化医学信息学等研究。
健康与慢病管理研究与国内多个区域大型医疗机构和知名企业合作进行多种慢病的闭环管理路径技术研究和应用示范，参与宁夏地区大型慢病持续性管理综合应用示范工程、浙江省衢州市健康与医疗服务惠民示范工程、浙江省卫生健康实用新技术和适宜技术培育推广中心的建设，针对心血管、呼吸系统等重大疾病，建立了衔接家庭、社区和医疗机构的慢病闭环管理路径，研发了智能化慢病闭环管理决策支持系统，并在全国不同级别的医疗机构进行了应用示范，初步建成了慢病闭环管理的服务新模式。针对慢病持续性管理的实际应用需求，研制出了健康和慢病风险预警引擎，临床数据分析表明，基于慢病闭环管理路径和风险预警引擎，可实现1:1000的高效率、智能化慢病持续性管理，形成打通“院前－院中－院后”的连续健康监测和主动干预。智能化慢病闭环管理系统通过患者健康状态危险评估、健康信息预警和干预、个性化健康知识教育等手段显著提高了慢病管理的效率，增强了患者的依从度。
智能化慢病闭环管理决策支持系统于2015年11月在宁夏回族自治区多个医疗机构和社区投入使用，目前已经有效管理高血压和慢阻肺患者2000余人，系统中的健康和慢病管理风险预警引擎定义了125个基层适宜的预警、决策和干预规则，全面覆盖患者状态评估、疾病危险分层、患者分级管理、患者动态随访、健康危险预警、依从性管理、用药指导和生活干预等方面，能最大程度的辅助医生执行诊疗和慢病管理决策，接受管理患者的血压控制率达到77%以上，在线活跃用户数达到50%以上，远高于目前移动医疗应用的平均活跃度（约15%）。
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