赵鸿萍，1971年生，药学信息学专业博士，新加坡国立大学访问学者，教授。
近年来，主持完成国家卫健委课题《全国药品集中采购数据比对与国家药管平台数据安全体系建设》，另主持完成中央高校基本科研业务费项目1项，作为主要参与人参加了国家自然科学基金面上项目、教育部科学技术研究重点项目4项。发表论文20余篇，其中一作SCI论文5篇；开发在线运行的医药大数据与人工智能平台2个；申请专利1项。
主讲课程为《Python与医药大数据处理》和《药学信息检索》，主编出版江苏省高等学校重点教材1部，排名第一荣获省级以上教学奖9项。
目前在研课题为《利用深度学习技术进行成药性特征分析与挖掘》，研究内容为基于CNN、RNN、Resnet、AE、GAN、NLP、KG等多类深度学习技术发现、筛选靶标和先导化合物。
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近期代表作：
1）潘蕾,倪冰苇,赵鸿萍*.融合堆叠自编码神经网络算法和全连接神经网络算法的化合物成药性预测模型[J].中国新药杂志,2021,30(14):1309-1315.
2）Qiuji Cui;Shuai Lu;Bingwei Ni;Xian Zeng;Ying Tan;Ya Dong Chen*;Hongping Zhao*.Improved Prediction of Aqueous Solubility of Novel Compounds by Going Deeper With Deep Learning [J]. Frontiers in Oncology, 2020, 10(121).
3）倪冰苇,赵鸿萍*,顾月清*.基于词云图和层次聚类的天然产物研究热点分析[J].中国新药杂志,2020,29(12):1326-1333.