李凯教授、博士生导师
李凯，博士、教授、博士生导师、日本早稻田大学特聘研究员
现任杭州医学院信息工程学院学术院长（主持工作）、智能医学前沿交叉学科研究院常务副院长、脑认知与脑疾病数字医疗器械浙江省工程研究中心常务副主任、智能医学学科负责人；兼任中西医结合基础（神经系统疾病）浙江省中医药重点学科带头人，浙江省中医药学会医疗器械分会主任委员。
李凯教授长期致力于计算认知神经科学、决策神经科学、神经退性疾病“数字生物标志物”研究。历任脑部重大疾病中西医结合数字诊疗及装备浙江省国际联合实验室主任；日本早稻田大学特聘研究员（受聘于人间科学日本“S”级学科及人间综合研究中心）、澳门圣若瑟大学特聘教授（博士生导师）、浙江省重点研发计划项目首席科学家。历任《智慧健康》期刊副主编、，浙江省数理医学学会中医药智能诊疗专委会副主任委员、浙江省中医药学会医疗器械分会主任委员等学术职务，受邀担任国家重点研发计划评审专家、香山科学会议函评专家等学术职务。
近年来主持及参与国家级、省部级各类项目15项，其中主持及参与各类重点研发计划项目3项，200万以上重大涉企横向项目1项。近五年发表SCI、EI收录期刊论文、专著及国内期刊论文40余篇（部）。
李凯教授近年来与中国人民解放军总医院、复旦大学、澳门大学等研究团队联合发表的“数字生物标志物”（AD、PD、抑郁症）代表性论文成果
*以下论文相关作者与课题的关系：李凯、陈彤、袁振、季斌
[1] Chen Wang, Kai Li*, Shouqiang Huang, Jiakang Liu, Shuwu Li, Yuting Tu, Bo Wang, Pengpeng Zhang, Yuntian Luo and Tong Chen. Differential cognitive functioning in the digital clock drawing test in AD-MCI and PD-MCI populations[J]. Frontiers in Neuroscience, 2025, 19:1558448.
[2] Jiakang Liu, Kai Li*, Shuwu Li, Shangjun Liu, Chen Wang, Shouqiang Huang, Yuting Tu, Bo Wang, Pengpeng Zhang, Yuntian Luo, Guanqun Sun, Tong Chen. A new method for identifying and evaluating depressive disorders in young people based on cognitive neurocomputing: an exploratory study[J].Frontiers in Computational Neuroscience, 2025, 19:1555416.
[3] Shouqiang Huang, Kai Li*, Chen Wang, Jiakang Liu, Shuwu Li, Yuting Tu, Bo Wang, Huangqin Feng, Qin Yu, Hongzhou Lin, Yuzhe Xu, Jinghang Wu, Ting Zhang, Tong Chen. A study on the exploration of mild cognitive impairment in Parkinson’s disease based on decision-making cognitive computing[J]. Frontiers in Neuroscience, 2025, 18.
[4] Shuwu Li, Kai Li*, Jiakang Liu, Shouqiang Huang, Chen Wang, Yuting Tu, Bo Wang, Pengpeng Zhang, Yuntian Luo, Yanli Zhang, Tong Chen. A new method for community-based intelligent screening of early Alzheimer's disease populations based on digital biomarkers of the writing process[J].Frontiers in Computational Neuroscience（已收录，待见刊）
[5] Yizhi Pan, Junyi Xin, Tianhua Yang, Siqi Li, Le-Minh Nguyen, Teeradaj Racharak, Kai Li*, Guanqun Sun. A mutual inclusion mechanism for precise boundary segmentation in medical images. Front Bioeng Biotechnol. 2024 Dec 24;12:1504249.
[6] Kai Li*, Xiaowen Ma, Tong Chen, Xin Junyi, Wang Chen, Wu Bo, Ogihara Atsushi, Zhou Siyu, Liu Jiakang, Huang Shouqiang, Wang Yujia, Li Shuwu, Chen Zeyuan, Xu Runlong. A new early warning method for mild cognitive impairment due to Alzheimer's Disease based on dynamic evaluation of "Spatial Executive Process"[J]. Digital Health, 2023, 920552076231194938-2055207623.
[7] Yujia Wang, Tong Chen, Chen Wang, Atsushi Ogihara, Xiaowen Ma, Shouqiang Huang, Siyu Zhou, Shuwu Li, Jiakang Liu, Kai Li*. A New Smart 2-Min Mobile Alerting Method for Mild Cognitive Impairment Due to Alzheimer’s Disease in the Community[J].Brain Sciences,2023,13(2):244-244.
[8] Yujia Wang, Chen Wang, Bo Wu, Tong Chen, Atsushi Ogihara, Xiaowen Ma, Shouqiang Huang, Siyu Zhou, Shuwu Li, Jiakang Liu, Kai Li*. A New Early Warning Method for Human-Computer Interaction of Alzheimer's Disease Patients Based on Deep Learning[J]. Traitement du Signal, 2022, 39(5).
[9] Zhanbo Tao, Ningxia Sun, Zhen Yuan, Zeyuan Chen, Jiakang Liu, Chen Wang, Shuwu Li, Xiaowen Ma, Bin Ji, Kai Li*. Research on a New Intelligent and Rapid Screening Method for Depression Risk in Young People Based on Eye Tracking Technology [J]. Brain Sciences, 2023, 13(10): 1415.
[10] Nan Li, Xiaotong Yang, Wencai Du, Atsushi Ogihara, Siyu Zhou, Xiaowen Ma, Yujia Wang, Shuwu Li, Kai Li*.Exploratory Research on Key Technology of Human-Computer Interactive 2.5-minute Fast Digital Early Warning for Mild Cognitive Impairment[J]. Computational Intelligence and Neuroscience,2022 Mar 29;2022:2495330.
[11] Guihong Zhang, Atsushi Ogihara, Siyu Zhou, Xiaotong Yang, Yujia Wang, Xiaowen Ma, Shuwu Li, Kai Li. A Home Efficacy Multi-Modal Intelligent Evaluation System for Wearable Treatment Equipment of Insomnia Through Integration Between Traditional Chinese Medicine and Modern Medicine [J]. TS, 2021, 38(5): 1469-76.
[12] Kai Li; Xiaoyu Ma; Rong Ni; Jiali Liu; Bin Wu; Study on the model of quantification of syndromes and identification of syndrome types classification of hypertension based on facial color spectral decomposition technology, International Robotics & Automation Journal, 2020,6(2):68-78.
[13] Jiali Liu, Kai Li. Design of an Intelligent Symptom Differentiation and Electrical Stimulation Rehabilitation System [J]. Journal Européen des Systèmes Automatisés, 2020, 53(5): 681-93.
学院发展战略全程对标对表浙江省未来健康产业发展方向，目前李凯教授在脑机接口及神经调控前沿技术、先进智能中医诊疗关键技术领域主持科研项目：
1. 国家自然科学基金面上项目，阿尔茨海默病早期认知功能下降病情演化临界预警模型研究（项目编号：82371484），李凯教授，经费：63万，李凯，主持；
2. 浙江省重点研发计划“领雁”神经精神疾病诊治新技术研究专项，阿尔茨海默病早期多模态融合预警系统及非侵入性神经调控新技术的研发项目，课题1：阿尔茨海默病早期数字预警关键技术及装备（项目编号：2022C03064），课题负责人，经费：117万，在研，李凯，参与；
3. 浙江省重点研发计划医疗器械专项，中医脑病居家个性化智能康复诊治一体设备包——以失眠、癫痫“中医智能辨证论治”为例（项目编号：2021C03116），李凯教授，经费：600万，在研，李凯，主持；
李凯教授长期从事人机交互智能诊断前沿交叉研究，多次受邀在香山科学会议等高水平会议并做报告。
图3-59. 李凯教授前期参与获批的科技载体和参加的高水平会议
李凯教授近年来在阿尔茨海默病早期认知功能障碍人机交互评测、抑郁症早期智能预警、阿尔茨海默病认知功能障碍无创干预医疗器械研发等领域代表性研究成果主要包括以下几方面，详细见下图3-60。
（1）神经系统疾病早期预警行为学特征临床评价体系构建；
（2）神经系统疾病早期预警人机交互多模态数据分析与预警模型建；
（3）多模态人机交互数据分析与模型构建技术基础；
（4）早期预警模型构建关键技术矩阵；
（5）多模态人机交互数据分析与模型构建。
图3-60. 李凯教授在阿尔茨海默病及抑郁症相关领域代表性研究成果
①李凯教授所在的浙江省国际联合实验室（浙江-日本脑部重大疾病中西医结合数字诊疗及装备国际联合实验室）与早稻田大学研究人员联合研发了一种基于多目标“视空间”眼动追踪任务的AD早期2.5分钟快速数字预警新方法，并在国际上首次提出用于AD早期数字快速筛查的“游离率”、“相关度”两种基于多目标“视空间”眼动追踪任务的数字生物标志物（Computational Intelligence and Neuroscience 2022），该2.5分钟人机交互AD预警技术比国际上最快的日本Koh Tadokoro等人提出的3分钟眼球追踪测试预警技术时间提升30秒，对MCI的预警效能为82.4%，提升7.4%；对AD早期的预警效能为92%，提升2%，见图3-61。
图3-61. 多目标“视空间”眼动追踪任务
②与陈彤（解放军总医院）合作研发了基于多目标“空间执行过程”指尖交互任务的2分钟AD源性MCI居家快速数字预警新方法（Brain sciences 2022），在国际上率先提出了AD早期认知能力评估指标——“空间执行过程”，所提取的“总任务执行距离”、“越障上方执行距离”两个数字生物标志物组合对受教育超过9年AD源性MCI患者的联合预测概率达到了0.83，见图3-62；
图3-62. 基于多目标“空间执行过程”指尖交互任务的2分钟AD源性MCI居家快速数字预警新方法
③与陈彤（解放军总医院）、日本东京理科大学研究人员合作研发了一种能满足社区无医生情况下对AD患者进行大规模筛查的基于指尖交互多任务的AD早期居家快速数字预警新方法（Traitement du Signal 2022），该方法对NC对照、AD 源性MCI患者和轻度AD患者三类人群的综合预警准确率为85%，优于传统的基于时钟评分计算的AD早期预警模型，见图3-63。
图3-63. 基于指尖交互多任务的AD早期居家快速数字预警新方法
④与陈彤（解放军总医院）合作研发了一种准确率更高、适老化程度更高、更有普适性的基于“空间执行过程”指尖交互多任务的2分钟AD源性MCI居家快速数字预警新方法（Digital Health 2023），该新方法对AD源性MCI的预警效能达到了0.880，与本团队之前的方法相比均得到了提升，见图3-64。
图3-64. 基于“空间执行过程”指尖交互多任务的2分钟AD源性MCI居家快速数字预警新方法
④与陈彤（解放军总医院）合作研发了研制了基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究（Frontiers in Neuroscience 2025），通过数字化迷宫任务，提取决策认知数字生物标志物，对NC和PD-MCI的预警效能为0.942，见图3-65。
图3-65. 基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究
⑤与陈彤（解放军总医院）合作，沿用指尖交互行为模式，并对空间表达写字任务进行改进，提出了一种准确率更高的动态评测“空间执行过程”的阿尔茨海默病轻度认知障碍预警新方法（Frontiers in Computational Neuroscience 2025），提取的写字数字生物标志物对NC和AD源性MCI患者的联合预警效能为0.918，见图3-66。
图3-66. 基于空间表达写字任务的“空间执行过程”的AD早期轻度认知障碍预警新方法
⑥与陈彤合作，沿用指尖交互行为模式，通过数字时钟测试，深度探讨了AD源性MCI和帕金森病轻度认知障碍（PD-MCI）在数字生物标志物上的差异（Frontiers in Neuroscience 2025），对AD源性MCI和PD-MCI的区分效能为0.923，见图3-67。
图3-67. 基于空间表达画钟任务的AD源性MCI人群和PD-MCI人群快速智能预警新方法
⑦与袁振（澳门大学），季斌（复旦大学）、陈彤（解放军总医院）合作研发了种基于情感感知任务的抑郁症智能快速筛查新方法（Brain Science 2023），提取的情感数字生物标志物的联合预警效能高达0.97，见图3-68。
图3-68. 基于情感感知任务的抑郁症智能快速筛查新方法
⑧与陈彤（解放军总医院）研发了一种基于眼动追踪和指尖交互任务的抑郁症快速智能预警新方法（Frontiers in Computational Neuroscience 2025），通过提取可表征认知功能的数字生物标志物，实现了抑郁人群的识别，其预警效能为0.927，见图3-69。
图3-69. 基于眼动追踪和指尖交互任务的抑郁症快速智能预警新方法
⑨与陈彤（解放军总医院）合作研发的基于“执行”任务的AD早期认知功能“多目标综合决策”评估新方法，该方法对AD早期患者的预警效能89%，在中国人民解放军总医院的临床试验中，MMSE评分27分以上（正常）但PET/CT阳性的13名AD源性MCI患者中，其检出率高达85%，并结合神经影像，探索数字生物标志物医学机制。以上研究成果突破了AD早期居家筛查现有神经心理学量表以固定“模块化”能力评测为主，无法综合考察被试神经行为的“全过程动态协调能力”进而产生“漏筛”的关键瓶颈问题，有望解决AD早期神经心理学量表临床筛查“假阴性”的神经病学临床诊断重大科学问题。
图3-70. 数字生物标志物医学机制探索
⑩ 2023年，李凯教授与陈彤团队（解放军总医院）获批国家自然科学基金面上项目《阿尔茨海默病早期认知功能下降病情演化临界预警模型研究》（项目编号：82371484），基于数字生物标志物和认知实验范式，探讨阿尔茨海默病发生、发展中的生理病理特征及演变规律，研发阿尔茨海默病早期认知功能下降病情演化临界预警模型（见图3-71）；
图3-71. 阿尔茨海默病早期认知功能下降病情演化临界示意图
⑪ 2022年，李凯教授与浙江大学医学院附属第一医院罗本燕团队合作并获批浙江省重点研发计划《阿尔茨海默病早期多模态融合预警系统及非侵入性神经调控技术》（项目编号：2022C03064），联合研发基于数字生物标志物的便携式阿尔茨海默病数智诊断仪（正在开展GCP临床试验）和非侵入性神经调控技术（见图3-72）；
图3-72. 阿尔茨海默病数智诊断仪（正在开展GCP临床试验）相关材料
⑫ 2021年，李凯教授获批浙江省重点研发计划（项目编号：2021C03116），探讨基于数字生物标志物的神经系统疾病筛查和康复设备研发；李凯教授团队研发了用于改善阿尔茨海默病早期人群认知功能障碍的经皮穴位电刺激治疗仪，以及用于改善失眠的失眠病经皮穴位电刺激治疗仪、失眠病耳穴刺激治疗仪，已生产出产品样机，其中经皮穴位电刺激治疗仪经国家药品监管管理局鉴定为第II类医疗器械（受理号：N20232186），目前正在开展三种电刺激治疗仪的GCP临床试验，还研发了智能辨证经皮电刺激药械组合治疗仪（专利申请号：20231048643）和经皮穴位电刺激仪智能辨证论治控制系统V1.0（软件著作权登记号：2023SR0378044）；李凯教授研发了一种用于认知功能评估和AD风险筛查的阿尔茨海默病认知功能辅助诊断系统，现已生产出产品样机，目前正在开展GCP临床试验。部分材料见图3-73。
图3-73. 前期研发医疗器械相关材料
⑬李凯教授团队的部分研究成果入选国家工信部、国家卫健委5G+医疗健康应用试点项目和中国国家教育部“智慧助老”优质工作案例——《“未来社区”阿尔茨海默病前期人机交互快速数字预警》，且已在多地推广，见图3-74。
图3-74. 前期研究成果获奖及推广