杨弘

民盟盟员，医学博士，讲师

山西医科大学公共卫生学院

E-mail: yanghong_sxmu@163.com

教育经历

2012年10月-2017年7月，山西医科大学，预防医学，学士

2017年9月-2020年6月，山西医科大学，公共卫生，硕士

2020年10月-2024年6月，山西医科大学，流行病与卫生统计学，博士

工作经历

2024年9月-至今，山西医科大学，公共卫生学院，流行病学教研室，讲师

2025年9月-2026年9月，中国疾病预防控制中心（中国预防医学科学院）进修学习一年

主讲课程

承担《流行病学》、《临床流行病学与循证医学》等课程

研究方向

临床流行病学、慢病风险评估与统计方法应用、数据挖掘与统计建模

学术任职

1.山西省预防医学会流行病学专业委员会委员

2.山西省专家学者协会脑血管健康分会委员

3.山西省基层卫生主任和院长联合工作委员会委员

主持与参与项目

1.冠心病共病复杂网络与预后预测研究，山西省博士基金项目，SD2445，2026.1至2026.12，5万元（主持）

2.多表型慢阻肺合并心血管疾病患者的预后评估与精准治疗策略优化研究，校级博士启动基金，XD2422，2026.1至2028.12，10万元（主持）

3.冠心病预后靶点控制目标值风险截断估计算法与多靶点mwATE-IT因果决策研究，国家自然科学基金面上项目，82574211，2026.1至2029.12，49万元（参与，项目骨干）

4.多标签学习统计性质及冠心病联合与进化集成学习预后模型构建研究，国家自然科学基金面上项目，82173631，2022.01至2025.12，55万元（参与，项目骨干）

5.基于不完整多视图数据的阿尔茨海默症辅助诊断多核模型研究，山西省基础研究计划自然科学研究面上项目，202103021224245，2022.01至2024.12，8万元（参与）

部分代表性论著

1.Yang H, Li J, Dai Y, Zhang L, Tian J, Zhang Y. Multi-label learning research on joint ensemble strategies for predicting adverse prognosis in patients with coronary heart disease. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2026 Jan 1;163:112973.（中科院一区TOPIF=8.0）

2.Li J,Yang H, Zhang Y, Yan J, Tian J, Zhang Y. Developing a multi-label learning model to predict major adverse cardiovascular events in patients with unstable angina pectoris: A prospective cohort study. International Journal of Medical Informatics. 2025 Nov 1;203:106037.（中科院二区IF=4.1）

3.Yang H, Tian J, Li J, Han L, Han G, Zhao J, Han Q, Zhang Y. Social and therapeutic decline earlier than physical and psychological domains after discharge in heart failure patients: A patient-reported outcome measurements of latent transition analysis[J]. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 2022, 9: 965201.（中科院三区IF=3.6）

4.Yang H, Li X, Cao H, Cui Y, Luo Y, Liu J, Zhang Y. Using machine learning methods to predict hepatic encephalopathy in cirrhotic patients with unbalanced data[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2021, 211(106420).（中科院二区IF=7.027）

5.Yang H, Tian J, Meng B, Wang K, Zheng C, Liu Y, Yan J, Han Q, Zhang Y. Application of Extreme Learning Machine in the Survival Analysis of Chronic Heart Failure Patients With High Percentage of Censored Survival Time[J]. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 2021, 8(1501).（中科院二区IF=5.846）

6.杨弘,田晶,王可,张青,韩清华,张岩波.混合型缺失数据填补方法比较与应用[J].中国卫生统计, 2020, 37(03): 395-399.

7.杨弘,田晶,孟冰霞,张瑜,罗艳虹,王可,郑楚,韩清华,张岩波.加权随机森林和代价敏感支持向量机与心衰患者死亡风险评估[J].中国卫生统计, 2022, 39(03): 381-388.

发明专利与软著

1.一种数据填补模型选择、健康评测方法及装置（发明专利，CN116483817A）

2.基于因果推断和动态集成多标签的疾病预测方法及系统（发明专利，CN116364274A）

3.慢性心衰患者健康状况动态监控分析系统V1.0，2021（软件著作权，2022SR0160645）

4.慢性心衰患者不良预后风险评估系统V1.0，2021（软件著作权，2022SR0168365）

5.肝硬化并发肝性脑病预测系统V1.0，2021（软件著作权，2022SR0160645）

获奖情况

1.第八届全国大学生统计建模大赛全国一等奖，《混合填补策略下心血管病不良预后预测及CatBoost可解释性研究》，作者排名第一

2.第十届全国大学生统计建模大赛山西省一等奖，《冠心病多维结局预测新范式——基于Group Lasso稀疏正则化的多标签Stacking集成研究》，作者排名第二