報告時間：2025年9月26日 9:00-11:00

報告地點：環(huán)工樓301（大會議室）

報告摘要：重點介紹機制驅動的人工智能方法如何在人體毒理學與生態(tài)風險評估之間架起橋梁，推動符合整體健康（One Health）理念的化學品風險評估進展。Choi教授將展示基于人工智能且受有害結局路徑（AOP）指導的人體毒理學方法成功應用于生態(tài)風險評估，并探討這些預測模型如何支持可持續(xù)的化學品管理，為全球環(huán)境健康政策提供依據(jù)。通過將生物學可解釋性融入人工智能驅動的預測中，這種方法為整合性、倫理性和預測性的風險評估奠定了新的范式，確保更加安全和可持續(xù)的未來。

報告人簡介：Jinhee Choi，首爾大學環(huán)境工程學院教授，化學大數(shù)據(jù)科學人工智能研究中心主任。Choi教授是計算毒理學領域的頂尖專家，專門從事人工智能驅動的毒性預測、系統(tǒng)毒理學和下一代風險評估方法（NGRA）。她的研究旨在通過整合大數(shù)據(jù)、人工智能和機制毒理學來實現(xiàn)化學品安全評估的現(xiàn)代化，以改善對環(huán)境化學品不良影響的精準預測。她建立了數(shù)據(jù)驅動的毒性預測建模方法，開發(fā)了可解釋性的人工智能模型，該模型結合了分子、細胞和生物體水平的毒性數(shù)據(jù)，以提高化學風險評估的可靠性和可解釋性。

歡迎全校感興趣的師生參與！

環(huán)境科學與工程學院

2025年9月25日