近日，南华大学计算机学院在智慧医疗领域取得重要进展。学院2023级硕士研究生邬浩晴、焦川益分别围绕“智能药物推荐”与“脓毒症早期预警”两大临床难题展开研究，相关论文均被重要国际学术会议IEEE BIBM 2025（CCF-B类会议）录用，并在大会作口头报告。

邬浩晴的论文《STRMeR: Enhancing Medication Recommendation via Mining Complex Structures and Temporal Relationships from EHR》，提出了一款创新的药物推荐模型。该研究通过构建“时序异构图”，将患者就诊记录中的医疗事件结构与时间信息深度融合，并引入“自适应补丁”机制，精准识别健康状态的关键变化节点。模型还采用多尺度分析技术，覆盖从短期症状到长期病史的诊疗规律，实现在保障用药安全的前提下，提供更精准的临床药物推荐建议。在MIMIC-III和MIMIC-IV等国际权威医疗数据集上的验证表明，该模型在多项核心评价指标上均优于现有主流模型，为实现个体化精准用药提供了新的技术路径。

邬浩晴同学做论文报告

焦川益的论文《DAWN: Dual Axial Warped Network for Sepsis Early Prediction》，创新性地提出了一种双轴建模机制。该研究针对临床数据采样不规则、特征关联复杂等难题，设计了DAWN模型，通过在特征轴与时间轴上交替引入注意力机制，全面捕捉生理指标的内在演化规律，并结合时间扭曲建模策略，缓解不规则采样带来的影响。实验证明，该方法在多个临床数据集上均取得了显著的预测性能提升，在准确性、稳定性方面表现优异，具备良好的临床应用潜力，有助于更早捕捉病情恶化的信号，可为临床干预争取宝贵时间。

焦川益同学做论文报告

两项研究聚焦临床实际需求，体现了学院在人工智能与医疗健康交叉领域的科研积累，也为智慧医疗系统的发展提供了新的方法与思路。