以医疗健康为落脚点，开展异质医疗健康大数据建模分析，突破医疗健康数据知识图谱构建和隐私保护难题，其具体研究内容包括：
1）融合领域知识，进行以医学影像为代表的垂直行业图像数据建模与机器学习；
2）结合行业数据库与专家知识，构建以医疗行业（Radiology Graph）为代表的专业知识图谱，实现对典型重大疾病诊疗知识图谱，去隐私、可共享的医疗数据中间特征库等的构建，推动MedAI国际竞赛；
3）面向行为数据，构建全生命周期的智能个体画像与预测模型，特别是在医疗领域基于电子病历进行病人风险建模与预估。
多向语义知识图谱嵌入
大数据智能平台建设
