房士超，男，中国共产党党员，北京中医药大学讲师。英国伦敦国王学院计算机科学博士、博士后。致力于人工智能技术与中医药领域的深度融合，旨在通过多源异构中医药数据的深度挖掘与语义建构，推动中药多模态大语言模型的构建与应用落地。依托大模型的生成式能力，融合先进的过程建模技术与数据驱动的分析方法，探索中药研发智能化、系统化的设计范式，打造面向中药智能设计及制造的集成化解决方案。作为项目骨干参与国内外重点科研课题三项。以第一或合作作者身份在Epilepsia、International Journal of Medical Informatics、ACM Transactions on Software Engineering and Methodology等知名国际期刊和会议发表多篇论文。

 

主要研究方向：

1. 中药多模态大语言模型

2. 生成式设计

3. 基于人工智能的中药智能制造与过程建模分析

 

主要科研课题

1) 英国医学研究委员会 (Medical Research Council, MRC)，药物难治性癫痫的预测与风险分层研究：基于自然语言处理的人群数据分析，2025-01至2026-12，参与。

2) 英国癫痫研究院 (Epilepsy Research Institute, ERI)，利用自然语言与人工智能技术识别英国国家医疗服务体系电子健康记录中难治性癫痫的预测因子，2022-10至2026-02，参与。

3) 科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目，跨模态医疗分析推理技术与系统—医疗知识智能交互，2022-10至2024-04，参与。

 

代表性论文

1) Fang, S., Holgate, B., Shek, A., Winston, J., Teo, J., & Richardson, M. (2025). Extracting epilepsy-related information using large language models. Epilepsia, 2025;00:1–16.

2) Fang, S., Hong, S., Li, Q., Li, P., Coats, T., Zou, B., & Kong, G. (2025). Cross-modal similar clinical case retrieval using a modular model based on contrastive learning and k-nearest neighbor search. International Journal of Medical Informatics, 193, 105680.

3) Lano, K., Kolahdouz-Rahimi, S., & Fang, S. (2021). Model transformation development using automated requirements analysis, metamodel matching, and transformation by example. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 31(2), 1-71.

4) Fang, S., & Lano, K. (2019). Extracting Correspondences from Metamodels Using Metamodel Matching. In STAF-JRC, 2019.

5) Lano, K., Fang, S., & Kolahdouz-Rahimi, S. (2020). TL: an abstract specification language for bidirectional transformations. In Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems.

6) Lano, K., & Fang, S. (2020). Enhancing Model Transformation Synthesis Using Natural Language Processing. In Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and System.

7) Lano, K., & Fang, S. (2019). Simplified Specification Languages for Flexible and Agile Modelling. In Proceedings of the 22nd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and System.

8) Holgate B, Fang S, Shek, A., Winston, J., Teo, J., & Richardson, M. (2024). Extracting epilepsy patient data with Llama 2. In Proceedings of the 23rd Workshop on Biomedical Natural Language Processing. 2024: 526-535.

9) 丁国辉,张琦,房士超,李青,孙小宇,张路霞,孔桂兰. (2023). 多模态检索在医学领域的研究综述. 计算机工程与应用, 59(1).

 

 

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