研究领域

计算流行病学、生物统计、疾病负担、临床医学大数据研究。

个人简介

沙沣，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员，硕士生导师，兼任深圳理工大学科研副教授。主要研究领域为计算流行病学，通过融合人工智能技术与流行病学方法进行临床医学大数据研究。累计发表60余篇学术论文（谷歌学术引用量>15000, H指数29），包括作为第一或通讯作者在 Lancet Microbe, EClinicalMedicine, Neurology, Alzheimer's & Dementia等期刊发表论文。目前在唐金陵教授领衔的深圳海外高层次人才团队“临床医学大数据平台建设与转化应用”中担任团队执行负责人。参与科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目“新冠肺炎疫情等公共卫生事件的智能流调研究”。

学习经历

2014-07-2018-12，香港大学，人口健康博士

2012-09-2013-12，宾夕法尼亚大学，统计学硕士

2008-07-2012-07，中山大学，数理统计学学士

工作经历

2019-11-现在，中科院深圳先进技术研究院，生物医学信息工程研究中心，副研究员

2018-11-2019-11，香港中文大学，公共卫生及基层医疗学院及工程学院，双聘博士后

国际影响力

2022年全球前2%顶尖科学家

综合医学期刊BMC Medicine编委

The BMJ和Nature Medicine等权威医学期刊的审稿人

所获荣誉

作为核心成员参与“基于人员流动大数据的疫情精准防控关键技术与应用”获得深圳市科技进步一等奖

科研成果

首次发现了泻药对神经系统疾病的副作用，该研究被美国神经学学会选为重要研究成果发布，中国科学报头版、CNN、MSN、Fox News、Medscape等国内外200多家媒体对研究成果进行了报道。