健康大数据表明，新发传染病、心脑血管等慢性病、环境污染引起的呼吸系统、神经系统、免疫系统等疾病对人类健康造成巨大危害，严重影响健康城市的可持续发展。北京作为一座国际化大都市，其建设规模和人口的流动性决定其面临的健康城市建设的任务更为艰巨。随着信息技术的快速发展，如何综合运用数学模型与大数据分析方法，特别是深度学习理论与方法，解决城市建设中的健康人群和健康环境问题，是我们面对的重要课题。针对健康城市建设中存在的问题，基于机器学习构建大数据分析方法建立数学模型，运用基础理论研究传染病的传播规律、建筑材料中污染物的释放行为特征，为城市的健康发展管理决策提供理论依据，具有重要的科学意义和应用价值。
聚焦大型城市健康人群和健康环境问题，围绕疾病大数据的采集、管理、标准化、整合、分析挖掘、可视化及转化应用，研究新发传染病、已有呼吸道传染病和肠道传染病的传播规律、传播风险、传播峰值、达峰时间，建筑材料中污染物的释放行为特征，脉搏波的传播规律和传播特性，形成传染病传播预测、污染物释放机理、脉搏波传播模型等创新性成果，打造生物医学大数据的技术支撑平台和转化应用平台，为大型城市的健康发展管理决策提供理论支撑和尊龙凯时app的技术支持。
带头人：崔景安
成员：张艳、何凡、牟唯嫣、王恒友、何强、张蒙、白羽、王晓静、许传青、张长伦、徐志洁、郭松柏、王乔、陈琳琳、何黎黎
建筑结构与环境修复功能材料北京市重点实验室
近期目标：基于机器学习构建大数据分析方法，在传染病传播建模分析、建筑材料污染物散发建模预测、脉搏波传播模型建立等研究方向取得突破，助力城市的健康发展管理决策，推动健康城市建设。
中长期目标：本方向将聚焦大型城市健康人群和健康环境问题，通过交互探索和融合创新，加快疾病大数据分析平台建设，力争在各类传染病传播控制、材料污染物释放机理、心脑血管疾病的动力学致病机理等研究方向取得重大突破，促进健康城市可持续发展，引领健康城市建设科技领域创新发展。