近日，在杭州云栖小镇举办的2050@2026大会上，我校信息技术与人工智能学院“藏经阁”团队博士研究生杨汕，应邀在“AI时代的医疗探索”主题分享会上作题为“智赋医疗、图构健康—图表征学习在医疗中的基石作用”的学术报告，向来自高校与产业界的学者和行业专家展示了图表征学习在智慧医疗领域的前沿成果。

2050大会由中国工程院院士王坚于2018年发起，是一场面向年轻人的“科技乌托邦式聚会”。本次主题分享会聚焦“AI+医疗”方向，汇聚多位学者与行业专家，从学术前沿到产业落地，全景呈现了AI重塑医疗健康的范式变革。杨汕的报告紧扣大会主题，从背景动机、技术基础、核心应用场景到前沿突破与未来挑战，全面阐释了图表征学习如何成为医疗智能化的“基石”技术。

杨汕在报告中指出，医疗数据中患者、疾病、药物等实体天然构成复杂的图网络，传统表格化处理易丢失深层关联信息，而图表征学习能将这类异质性、多模态数据映射至低维向量空间，实现端到端的特征学习与关系推理。杨汕梳理了疾病预测、治疗推荐、药物发现、知识图谱构建等多尺度应用场景，并深入探讨了数据异质性、图动态演化及跨机构数据孤岛等核心技术挑战，引发了现场听众的深入思考与交流。

杨汕同学是我校信息技术与人工智能学院“藏经阁”团队的博士研究生，师从张帅教授和张文宇教授，研究方向为图表征学习、图推理大模型。在校期间，他潜心科研，已在《Neural Networks》等外文期刊上发表2篇高水平的SCI检索期刊论文。此次在2050@2026大会上的学术分享，充分展现了他扎实的专业理论功底和科研创新能力。

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