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余夏夏

职位:讲师

邮箱:xiaxiayu@szu.edu.cn

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个人简介

 余夏夏,博士,讲师,硕士生导师。分别于2007年获武汉大学生命科学和计算机科学学士,分别于2010年和2015年获佐治亚州立大学生物信息学硕士学位和计算机科学博士学位。2014年至2017年在纽约州立大学石溪分校医学信息学系任研究系列助理教授。自2017年加入深圳大学,从事教学与科研工作。


余夏夏研究方向包括临床信息学、临床预测模型的建立与应用。迄今主持各类科研项目2余项,累积金额50万元;成果转化1项,累积金额35万元;共授权专利和软件著作权11项;发表期刊论文35篇,会议论文21篇,论文被引总数474次。担任Journal of Biomedical Informatics,Journal of Cancer Research and Clinical Oncology,BMJ Open,IEEE BIBM,ICLR,VLDB等国际期刊会议的审稿人和PC Member。


教学方面,余夏夏迄今主持各类教学研究改革项目13项目。共发表教改论文6篇。任广东省医学教育协会医药教师发展专业委员会会员;中国生理学会虚拟仿真实验专业委员会(筹)及教育信息化研究专业委员会会员;中国人工智能学会会员;深圳大学“聚徒教学”导师;深圳大学医学部医学教育发展中心成员。获深圳大学教育教学成果(高等教育类,参与);深圳大学优秀实习指导教师、优秀本科教师、优秀本科课程奖等多种奖项。

研究方向

临床信息学,包括:临床数据统计分析与建模

获奖情况

1.2023年第四届全国高校教师教学创新大赛深圳大学校赛优秀奖。主讲课程:《医学数据分析》。
2.2023年第二届医学部青年教师讲课比赛三等奖。
3.2023年深圳大学专业实习《优秀实习指导教师》。
4.2021-2022年深圳大学教学单项奖《优秀本科课程奖》。
5.2021年深圳大学教育教学成果(高等教育类)一等奖:《“四元融合”的临床医学创新人才培养体系的探索与实践》(第九完成人)。
6.2021年深圳大学教育教学成果(高等教育类)二等奖:《研教融合、师生相长——理工科创新培养模式的探索与实践》(第三完成人)。
7.2021年全国高校教师教学创新大赛三等奖:第六届全国高等学校教师自制实验教学仪器设备创新大赛 (第二完成人)。
8.2019年深圳大学《青年教师薪火计划》结题优秀。
9.2018年深圳大学专业实习《优秀实习指导教师》。
10.2018年深圳大学教学单项奖《优秀本科教师奖》。

主持项目

 教改类项目:
1.2023-2024:大数据下的智慧医疗。深圳大学第三批混合课程。
2.2023-2024:新医科背景下《人工智能与智慧医疗》教学评价改革模式的优化与运用。广东省“新医科”建设指导委员会。
3.2022-2023:面向医工融合的《大数据下的智慧医疗》教学改革与实践。深圳大学教学与改革项目。
4.2022-2024:AI+在线开放课程赋能新医科建设:基于“大数据下的智能医疗”医工融合微专业课程教学改革探索与实践。2022年度广东省本科高校在线开放课程指导委员会研究重点课题。
5.2021-2022:大数据下的智慧医疗。深圳大学“学科交叉课程”建设项目。
6.2020-2021:面向医疗人工智能方向的《医学统计学》教学改革与实践。深圳大学教学与改革项目。


科研类项目:
1. 2024-2026:基于多模态数据的脓毒症早期实时预测和精细化分型的方法研究。国家自然科学基金青年项目。主持。30万元。
2. 2018-2021:基于深度学习的个性化抗艾滋病用药方案法研究。深圳大学新引进教师启动。主持。20万元。

论文情况

 近五年以一作或者通讯作者发表科研类论文:
1. Tan, Yongsen, Jiahui Huang, Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Mu Tian, Yong Liu, Ming Wu, and Xiaxia Yu. "Fine-grained subphenotypes in acute kidney injury populations based on deep clustering: Derivation and interpretation." International Journal of Medical Informatics (2024): 105553.
2. Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Song Jiang, Jianwen Liang, Yong Liu, Xiaxia Yu*. A generalizable and interpretable model for mortality risk stratification of sepsis patients in intensive care unit. BMC Medical Informatics and Decision Making. 23, 185 (2023). https://doi.org/10.1186/s12911-023-02279-0
3. Junling Gao1, Xiaxia Yu1, Guanghui Cao, Xiaoming He, Pingde Zhang, Joseph Walline, Yuanxi Wang, Xingjuan Yu, Jun Xu, Thuan-Quoc Thach, Yong Liu. “Assessing the impact of the 2018 tetanus guidelines on knowledge and practices of emergency physicians in trauma patients: a national survey study,” PeerJ 2023 11:e16032. https://doi.org/10.7717/peerj.16032
4. Yongsen Tan, Jiahui Huang, Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Song Jiang, Miaowen She, Mu Tian, Yong Liu, Xiaxia Yu*. “Identifying acute kidney injury subphenotypes using an outcome-driven deep-learning approach,” Journal of Biomedical Informatics, 18 May 2023, 104393, ISSN 1532-0464, https://doi.org/10.1016/j.jbi.2023.104393.
5. Guangjian Zeng, Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Mu Tian, Yi Gao, Yong Liu*, and Xiaxia Yu*, "Use of Deep Learning for Continuous Prediction of Mortality for All Admissions in Intensive Care Units," in Tsinghua Science and Technology, vol. 28, no. 4, pp. 639-648, August 2023, doi: 10.26599/TST.2022.9010027.
6. Huang H1, Yu X1, Tian M, He W, Li SX, Liang Z, Gao Y. Open-source algorithm and software for computed tomography-based virtual pancreatoscopy and other applications. Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art. 2022 Dec;5(1):1-1.
7. Huang ZY, Liu Y, Huang HF, Huang SH, Wang JX, Tian JF, Zeng WX, Lv RG, Jiang S, Gao JL, Gao Y, Yu XX*. Acute kidney injury in traumatic brain injury intensive care unit patients. World J Clin Cases 2022; 10(9): 2751-2763
8. Huang HF, Liu Y, Li JX, Dong H, Gao S, Huang ZY, Fu SZ, Yang LY, Lu HZ, Xia LY, Cao S, Gao Y, Yu XX*. Validated tool for early prediction of intensive care unit admission in COVID-19 patients. World J Clin Cases 2021; 9(28): 8388-8403 [DOI: 10.12998/wjcc.v9.i28.8388]
9. Xiaxia Yu1, Bingshuai Zhao1, Haofan Huang, Mu Tian, Sai Zhang, Hongping Song, Zengshan Li, Kun Huang, Yi Gao. An open-source platform for computational histopathology. IEEE Access, 2021.
10. Mu Tian1, Jinchan He1, Xiaxia Yu1, Chudong Cai, Yi Gao. MCMC Guided CNN Training and Segmentation for Pancreas Extraction. IEEE Access, 2021.
11. Haofan Huang, Yong Liu, Ming Wu, Yi Gao, Xiaxia Yu*. (2021). “Development and validation of a risk stratification model for predicting the mortality of acute kidney injury in critical care patients”. Annals of Translational Medicine, 2021 Feb;9(4):323. doi: 10.21037/atm-20-5723. PMID: 33708950; PMCID: PMC7944298.
12. Ronggui Lv1, Xiaxia Yu1, Weixian Zeng1, et al. (2020). “Treatment of Hypertriglyceridemia-Induced Acute Pancreatitis With Plasma Diafiltration: A Pilot Study.” Pancreas: 11/12 2020 - Volume 49 - Issue 10 - p e103-e105 doi: 10.1097/MPA.0000000000001674.
13. Jingwen Li1, Xiaxia Yu1, Shaoping Hu, et al. (2020). “COVID-19 targets the right lung”. Critical Care 24, 339. https://doi.org/10.1186/s13054-020-03033-y


会议论文:
1. Zhuang, Jinhu, Linyan Xie, Chenxi Peng, Guangjian Zeng, Ming Wu, and Xiaxia Yu. "Continuous Identification of Sepsis-Associated Acute Heart Failure Patients: An Integrated LSTM-Based Algorithm." In International Symposium on Bioinformatics Research and Applications, pp. 483-494. Singapore: Springer Nature Singapore, 2024.
2. Tan, Y., Huang, J., Zhuang, J., Huang, H., Liu, Y., Yu, X. (2023). Identification of Sepsis Subphenotypes Based on Bi-directional Long Short-Term Memory Auto-encoder Using Real-Time Laboratory Data Collected from Intensive Care Units. In: Health Information Processing. CHIP 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1772. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-9865-2_9
3. Yongsen Tan, Jiahui Huang, Jinhu Zhuang, Yong Liu, Haofan Huang, Xiaxia Yu*, and Fusheng Wang. Generalizable deep clustering based on Bi-LSTM with applications to sepsis and acute kidney disease populations. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). Dec. 6 to Dec. 8, 2022. Las Vegas, NV, USA and Changsha, China.
4. Guangjian Zeng, Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Yi Gao, Yong Liu, and Xiaxia Yu*. 2022. Continuous prediction of acute kidney injury from patients with sepsis in ICU settings: A sequential transduction model based on attention. In 2022 The 4th International Conference on Intelligent Medicine and Health (ICIMH) (ICIMH 2022), August 19–21, 2022, Xiamen, China. ACM, New York, NY, USA, 7 pages. https://doi.org/10.1145/3560071.3560077. (Oral presentation, Best paper)
5. Guangjian Zeng, Jinhu Zhuang, Haofan Huang, Mu Tian, Yi Gao, Yong Liu, Xiaxia Yu. Use of deep learning to continuous prediction of mortality for all-admission in ICU settings. 17th International Symposium on Bioinformatics Research and Applications (ISBRA). 2021/11/26-2021/11/28, Shenzhen, Guangdong. (Oral presentation)

专利、软著与成果转化

专利:
1. 疾病亚型确定系统及方法。授权日期:2022/07/15。专利号:ZL 2022 1 0835338.3。发明人:余夏夏;谭泳森;黄嘉慧。
2. 管腔识别方法、装置及计算机存储介质。授权日期:2021/02/09。专利号:ZL201810330708.1。发明人:余夏夏,高毅。
3. 高维数据可视化方法、装置及系统。授权日期:2022/02/15。申请公布号:CN108428209A。发明人:余夏夏;常城;高毅。
4. 一种基于图像认证的医学影像标注方法、装置和用户终端。授权日期:2022/05/20。授权公告号:CN 108461129 B。发明人:余夏夏; 高毅。
5. 网约车上车点的优化方法、系统、服务器及存储介质。授权日期:2023/01/13。授权公告号:CN111523702A。发明人:高毅;高珊;余夏夏。


软著:
1. 医疗大健康统计分析平台,2021/06/01
2. 医疗数据分析科研教学平台,2021/06/01
3. 急性肾损伤患者院内死亡风险评估平台,2021/10/10
4. 急性肾损伤患者亚型研究软件,2022/01/01
5. 重症监护室院内死亡风险持续评估软件,2021/12/31