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我单位祁君老师参与的“模型-知识-数据”集成：面向基层医养的集成智能模型与方法”项目拟申报2026年度云南省科学技术奖，特进行公示，公示期为2026年4月22日-2026年4月28日，共5个工作日。
公示期内，如对公示内容有异议，请以书面方式实名向我校科研生产力和创新办公室反映，并提供必要的证据材料，以便核实查证。提出异议的个人必须在书面异议材料上签名，并提供有效联系方式。凡匿名、冒名和超出期限的异议不予受理，公示详情如下：
一、项目名称：“模型-知识-数据”集成：面向基层医养的集成智能模型与方法
二、提名者：中国工程院院士 何友
提名等级：云南省自然科学奖一等奖
三、项目简介
面向“健康中国2030”战略，针对云南省医养资源分布不均的现实问题，本项目聚焦人工智能与交叉学科领域，在国家自然科学基金（面上、青年、地区项目）及云南省杰出青年基金等项目的资助下，着力破解人工智能赋能基层医养服务面临的核心困境。由此凝练出关键科学问题：在模型受限、知识失衡、数据割裂的复杂开放环境中，如何构建鲁棒、可扩展且协同的集成智能模型。为此，项目突破了单一模型、单一知识源、单一数据模态的局限，构建了以模型集成为决策中枢、知识集成为演化机制、数据集成为感知基石的集成智能方法体系，实现了从“单智”向“集智”的范式跃迁，开创了“模型-知识-数据”协同驱动的集成智能新范式，为复杂开放环境下的基层医养服务提供了系统的智能模型与方法支撑。
1、为破解基层医养数据与专业知识匮乏及并发症智能辅助诊断难的困境，提出了面向深度学习与多标签学习的模型集成方法：针对深度学习模型梯度消失与过拟合、多标签关联复杂与分类器冗余、先验知识难以有效融合导致的模型受限问题，开展“结构—决策—增强”三元协同的模型集成研究。
2、为破解基层临床罕见与新发病症智能辅助诊断难的困境，提出了面向稀缺知识保护与持续演化的动态知识集成方法：针对长尾数据分布易丢失尾部稀缺知识、持续学习易发生知识灾难性遗忘所导致的知识失衡问题，开展“保护-演化”双向协同的知识集成研究。
3、为破解基层医疗机构与居家场景中健康感知设备数据高度异构低质易噪导致健康监测失准的困境，提出了面向多源异构感知的物理活动数据集成方法：针对多源异构感知数据存在非线性噪声干扰、难以统一解析及集成顶层设计缺失导致的数据割裂问题，开展“质量验证—语义解析—集成架构”递进式数据集成研究。
四、代表性论文专著目录
五、主要完成人基本情况
联系人：徐修然
联系电话：81889062
西交利物浦大学
2026年4月22日