定位与目标
依托北京大学全面、综合、优质的医疗资源和国际领先的可视化与可视分析研究基础，以健康医疗数据分析与应用为基础，关注我国常见、重大疾病和全面健康医疗信息需求，为医疗健康领域提供先进的可视化软件、硬件平台和服务，支撑关键大数据信息决策、分析和传播。
研究领域及方向
中心开展健康医疗大数据领域的可视化与可视分析研究：
面向业务的可视化与可视分析技术与系统：针对健康医疗大数据，研究多尺度时空可视分析、高维大数据可视分析、沉浸式大数据可视分析环境技术等关键核心技术，发展相应可视化与可视分析系统。
面向决策的可视化与可视分析能力与平台：针对时空态势相关任务，发展多种叙事型的可视化，支持沉浸式平台交互决策。
面向公众的可视化与可视分析工具与服务：针对医疗健康大数据信息传播和科普需要，发展适合新式媒体传播需求的数据可视化工具，提供高效便捷的可视化服务能力。
工作基础
中心建设团队在可视化与可视分析方面开展了长时间的研究，具有良好的积累，已经建立了具有较大国际影响力的可视化实验室。
中心建设团队针对高维数据、社会媒体和时空数据开展了大量的研究工作。中心建设团队针对以微博为代表的社交媒体开展了系列化的可视化与可视分析研究工作，形成了包括微博事件可视分析、微博主题地图、微博事件地图、微博群体用户行为时空特征可视分析系统等在内的系列方法和工具系列。
中心建设团队拥有数十台配置高性能图形加速硬件的工作站和相应的网络环境，以及由四路4-CPU高性能计算节点以及高性能GPU的双路2-CPU计算节点计算集群。开发研制有多个高性能可视化显示与计算环境，可以提供高达1.3亿（2048X6400）像素的超高分辨率显示环境，提供可视分析所需实验环境。
团队近年来连续多次在国际可视分析数据竞赛中获奖。
中心负责人
袁晓如， 研究员，长聘副教授，北京大学机器感知与智能教育部重点实验室副主任，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。2006年8月获美国明尼苏达大学计算机科学博士学位。主要研究方向包括科学可视化，信息可视化和可视分析等。在高维数据、时空轨迹数据、社会媒体数据、复杂流场数据等可视化与可视分析领域开展了系统的工作。关于高动态范围可视化的工作获得2005年 IEEE Visualization大会最佳应用论文奖。2017年任IEEE VIS大会论文共同主席（SciVis）。发起创建中国可视化与可视分析大会。任中国图像图形学学会可视化与可视分析专委会主任。
