高扬，浙江大学数智健康研究院研究员，主持国家自然科学基金青年项目和浙江省自然科学基金探索项目等科研课题，并参与多项国家级科研项目。长期从事人工智能与生物医学的交叉研究，聚焦图神经网络、自动机器学习、大模型智能体、知识图谱与可信智能系统等方向。提出具有代表性的图神经架构搜索方法，已在TKDE、Advanced Science、Information Fusion等国际高水平期刊与会议发表二十余篇论文。致力于构建面向复杂网络与生物医学场景的新一代自动智能学习框架。
讲座内容概要
医学人工智能正处于从传统任务型智能向基础模型智能与智能体系统演进的关键转折点。大模型出现前，基于机器学习与深度学习的专用医学AI虽已应用于影像分析、辅助诊断与药物研发等领域，但存在泛化能力不足、难适配复杂场景等局限。大模型技术推动医学AI迈向通用基础模型，在医学文本理解、跨模态推理、生物分子建模及临床决策支持等方面展现出突破性潜力。医学智能体的兴起进一步完善了从“回答问题”到“完成任务”的范式升级，通过检索增强生成、工具调用与多智能体协作，逐步支撑真实医疗流程的智能辅助。未来，医学人工智能将朝着系统化、可信化、协同化方向发展，为智能诊疗、精准医疗与医学科研提供核心驱动力。
