應(yīng)管理學(xué)院的邀請，英國雷丁大學(xué)李微子教授于2024年8月26日上午10點在中關(guān)村校區(qū)主樓429會議室做了題為《Developing and deploying Al in National Health Services (NHS) in the UK: what are the realities?》的學(xué)術(shù)報告。報告會由顏志軍老師主持，學(xué)院眾多師生參加了本次報告會。

李教授的報告主要聚焦于英國國家衛(wèi)生服務(wù)中的人工智能開發(fā)和應(yīng)用。盡管人工智能已經(jīng)取得了實質(zhì)性進(jìn)展，但人工智能在醫(yī)療保健環(huán)境中的實際可用性和廣泛集成仍然面臨著重大挑戰(zhàn)。因此，李教授針對如何構(gòu)建人工智能解決方案、利用醫(yī)療保健數(shù)據(jù)有效地滿足一線醫(yī)療保健專業(yè)人員的需求開展了研究工作。

李教授通過兩個具體的人工智能研究案例向大家介紹了最新研究成果。首先，李教授以風(fēng)濕病患者為例，指出由于英國患者就醫(yī)流程的復(fù)雜性和低效性，社區(qū)醫(yī)生難以準(zhǔn)確判斷患者的風(fēng)濕病類型并將其正確轉(zhuǎn)診到對應(yīng)的醫(yī)院科室，導(dǎo)致許多風(fēng)濕病患者的病情惡化，造成嚴(yán)重的社會健康問題?；诖耍罱淌诨谏鐓^(qū)醫(yī)院的就診病歷、過往就診信息和血液化驗記錄等多維度數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)方法對患者的風(fēng)濕患病類型進(jìn)行智能判斷，從而幫助社區(qū)醫(yī)生提高了風(fēng)濕病患者的識別能力。同時，李教授從人工智能的可解釋性出發(fā)，研究了英國患者診療過程中常常出現(xiàn)的就診爽約問題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的就診爽約預(yù)測算法，并建立了基于人工智能目標(biāo)檢測的電話回訪機制，有效降低了英國社區(qū)醫(yī)院轉(zhuǎn)診后出現(xiàn)的居高不下的就診爽約率。

同時，李教授也分析了人工智能和醫(yī)療健康領(lǐng)域的未來研究方向，認(rèn)為可以從大語言模型的角度出發(fā)，結(jié)合氣候、經(jīng)濟、全球疾病負(fù)擔(dān)等多樣化的數(shù)據(jù)開展醫(yī)療健康領(lǐng)域的研究。

報告結(jié)束后，與會師生與李教授展開了積極的討論與交流。報告反響熱烈，得到了師生們的一致好評。