精神健康研究中心研討會：代理型大腦：代理型人工智能促進多模態神經科學研究與臨床實踐

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* 座位有限，依「先到先得」原則分配。
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* 請注意，研究研討會不會提供任何物理治療（PT）和職業治療（OT）持續專業發展（CPD）學分。

主題：

代理型大腦：代理型人工智能促進多模態神經科學研究與臨床實踐

講者：

李响教授
美國哈佛大學醫學院和麻省總醫院放射學系助理教授

隨著生物醫學人工智能系統從狹義、單任務模型朝向通用框架發展，實現能夠針對不同、不完整、深度情境化的數據進行動態、可解釋性推理的人工智能成了一大核心挑戰／機遇。這項挑戰在神經科學領域尤為重要，因為研究、腦神經科和精神健康護理均涉及多模態數據、複雜臨床流程及人類專業知識。本次講座中，李教授將概述其在「代理型人工智慧」方面的願景，透過此項技術為生物醫學領域帶來變革性解決方案。團隊基於在生物醫學基礎模型的早期成果，提出了一套通用系統架構，當中的「特定領域基礎模型」可作為「自主人工智能代理」，而各個代理則可進行專業分析、情境推理與數據整合。這些代理由強大的「元智能代理」負責協調協作並整合輸出。此套代理型框架設計確保研究人員、醫生和患者的目標和需求一致。團隊致力將此架構引人神經科學領域，透過串聯多模態數據、跨學科與護理模式，為研究與臨床實踐建構更具可解釋性、協作性與適應性的人工智能系統。

講者簡介：

李响教授，美國哈佛大學醫學院和麻省總醫院放射學系助理教授。他主導多項有關醫學影像、醫學文本分析與多模態數據整合的研究項目，尤其致力於開發適用於複雜臨床情境的通用人工智能（AGI）解決方案。其在電腦科學與人工智能領域的科研成果，推動了字典學習、人機對齊、擴散模型等方法論的發展。

李教授於頂尖期刊與會議上發表論文共150餘篇，其中包括《Nature Medicine》、《IEEE TPAMI》、NeurIPS、ICLR、ICML等，引用數逾11,000次，h指數達50。他亦為《IEEE TMI》、《IEEE TAI》等國際期刊，以及神經資訊處理系統大會（NeurIPS）、人工智慧促進協會（AAAI）、國際醫學影像計算與電腦輔助介入大會 （MICCAI）等擔任編委／領域主席。2019年，他發起舉辦「國際多尺度多模態醫學影像工作坊」（MMMI）。其研究至今獲美國國家衛生研究院（NIH）及多個組織撥款支持。李教授的科研成果備受肯定，其所獲獎項殊榮包括Google Scholar Program Award、Thrall Innovation Grants Award、NVIDIA全球影響力獎，以及多項頂級期刊和會議的最佳論文獎等。