洪申达老师是北京大学助理教授、副研究员、人工智能研究院院长助理。
本报告将围绕“ AI 家庭医生”这一愿景，系统介绍如何从生理信号大模型走向真实世界的健康服务落地。报告将聚焦三大核心挑战：日常健康监测数据的获取、大模型对生理信号时序数据的理解、以及面向普通用户的直观健康指标表达。
具体内容包括：
构建世界最大规模心电数据集 HEEDB 和首个心电多模态数据集 MEETI ；
基于自主设计的Net1D 架构训练心电基座模型 ECGFounder，并发展 GEM、ECG-R1 等多模态大模型，实现心电信号与大语言模型的对齐、理解与生成；
提出“ AI 数字生物标志物”新视角，涵盖心脏年龄、血管年龄、连续睡眠深度指数等多维健康指标；
介绍用户超 30 万的"问心无恙" AI 心电仪和"准心智能体"在临床决策辅助、胸痛中心分诊和家庭健康管理中的应用。
