钟凡
复旦大学智能医学研究院 · 副研究员
科研界上海
智能药学生物信息学知识图谱多模态学习精准医疗
个人简介
钟凡为复旦大学智能医学研究院副研究员，同时在基础医学院医学系统生物学系从事生物医学信息学研究。其研究融合化学生物学、生物信息学和人工智能，重点包括生物医学知识图谱推理、药物重定位、多模态疾病预测、生物医学大模型及多组学网络。已发表责任作者SCI论文二十余篇，参与精准医学知识库和临床决策支持等国家项目，并取得发明专利和软件著作权，推动算法用于肝癌风险与药物响应预测。
专业成就
1. 建立知识图谱推理、多模态融合和大模型相结合的智能药学研究框架。
2. 发表责任作者SCI论文二十八篇，累计引用约三千次，并取得发明专利及软件著作权。
3. 参与国家精准医疗知识库与临床决策支持系统建设，推进计算方法服务重大疾病协同会诊。
科研成果
1. 开发去噪复发标签深度学习模型，用于预测肝细胞癌术后复发风险和索拉非尼治疗响应。
2. 提出TransCDR迁移学习与多模态融合模型，提升跨数据集药物活性预测的泛化能力。
3. 构建基因集嵌入方法以发现潜在生物功能关联，并用于多组学和分子网络知识发现。
行业贡献
1. 推动知识图谱、多模态数据和可解释AI进入药物重定位、疾病预测及临床决策支持场景。
2. 参与医疗AI Agent产学研讨论，关注数据安全、临床转化和多方协同的落地路径。
3. 通过专利、软件和精准医学项目建设，把生物信息方法转化为可复用的医疗研究工具。