大数据与人工智能的融合发展，正在推动数据资源向知识、服务与价值加速转化，为产业升级和社会治理开辟新的空间。如何打通数据分析与实际应用之间的联系，使智能技术有效服务医疗健康、企业运营和公共管理，是智慧数据研究的重要任务。智慧数据研究中心由孙强教授和谢邦昌教授发起，依托emc易倍，以数据挖掘与人工智能为重要支撑，以行业发展中的实际需求为牵引，聚焦智慧医疗、智慧财务与商业创新，致力于构建贯通数据治理、知识发现、智能预测与应用转化的研究体系。中心发挥统计科学与经济管理交叉融合的优势，围绕健康风险预测、医疗资源配置、财务绩效评价、消费者行为分析和供应链韧性等问题，开展方法研究、场景验证与应用探索，推动智慧数据融入组织管理、产业发展与公共服务。

中心研究人员在数据挖掘、生物统计、数字健康与管理应用等领域积累了丰富成果，相关论文发表于《Annals of Operations Research》《Briefings in Bioinformatics》《Journal of Medical Internet Research》《JMIR Public Health and Surveillance》《JMIR Medical Informatics》《Journal of Health Communication》及《统计研究》等国内外重要学术期刊，形成了面向多元应用场景的研究基础。 中心秉持开放协同、交叉融合、应用驱动的发展理念，深化海峡两岸及国际学术交流，促进高校、科研机构、政府部门与行业企业的合作，推动学术研究、人才培养和成果转化相互支撑，着力建设具有国际视野和行业影响力的智慧数据创新平台，为产业转型升级、人民健康改善与公共服务提质增效提供智力支持。

本研究中心的研究方向包括：

（1）智慧数据分析与人工智能应用

多源异构数据融合、质量评价与数据治理

数据挖掘、自动机器学习与智能预测

生成式人工智能、模型解释与行业应用

（2）智慧医疗与健康治理

医疗健康大数据分析与疾病风险预测

公共卫生监测预警与医疗资源优化配置

数字健康服务、健康信息传播与人群健康管理

（3）智慧财务与商业创新

财务大数据分析、绩效评价与风险预警

消费者行为分析、智慧营销与商业决策

供应链网络分析、韧性评估与运营优化

中心主任：谢邦昌教授（辅仁大学）、孙强教授（emc易倍）

中心研究人员部分代表性成果

1. 人工智能赋能统计应用：范式重构与未来展望．《统计研究》，2025，42（12）：114–127。

2. Resilience analysis based on multi-layer network community detection of supply chain network. Annals of Operations Research, 2026, 361: 1447–1471.

3. 新冠肺炎疫情背景下有限医疗物资在民众和医院之间的优化配置研究．《统计研究》，2022，39（11）：102–116。

4. Association Between Social Media Use and Cancer Screening Awareness and Behavior for People Without a Cancer Diagnosis: Matched Cohort Study. Journal of Medical Internet Research, 2021, 23(8): e26395.

5. Analysis of the COVID-19 Epidemic Transmission Network in Mainland China: K-Core Decomposition Study. JMIR Public Health and Surveillance, 2020, 6(4): e24291.

6. Using the H2O Automatic Machine Learning Algorithms to Identify Predictors of Web-Based Medical Record Nonuse Among Patients in a Data-Rich Environment: Mixed Methods Study. JMIR Medical Informatics, 2023, 11: e41576.

7. Gender differences in the nonspecific and health-specific use of social media before and during the COVID-19 pandemic: trend analysis using HINTS 2017-2020 data. Journal of health communication, 2023, 28(4): 231-240

8. Prediction of Number of Cases of 2019 Novel Coronavirus (COVID-19) Using Social Media Search Index. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2020, 17(7): 2365. (ESI前1%高被引论文)

9. 老年人认知功能的异质化发展轨迹及其影响因素分析. 《中国卫生统计》, 2021, 38(2): 183-187.

10. Deep Learning‐Enabled Vasculometry Depicts Phased Lesion Patterns in High Myopia Progression. Asia-Pacific Journal of Ophthalmology, 2024: 100086.