报告时间：2023年5月16日14:00-16:00
报告人：黄正行 教授（浙江大学）
报告地点：学院南校区卓越楼127多媒体教室
报告人简介：
黄正行，浙江大学人工智能研究所教授，博士生导师，浙江大学医学院附属邵逸夫医院双聘教授。围绕医疗临床决策范式转变这一临床医学、信息科学和数据科学领域的交叉研究前沿，系统性地开展了大数据驱动的，从数据到知识、从知识到决策的医疗临床智能辅助决策的理论方法研究，在数据挖掘和医学人工智能国内外重要学术期刊和会议上发表或录用论文60余篇。研究工作得到了国际医学信息学界的高度关注和正面引用评价，产生了较大的学术影响，被多篇综述、评论、研究协会的年鉴及PNAS 等权威期刊正面引用。目前担任SCI检索的医学人工智能领域旗舰期刊Artificial Intelligence in Medicine副主编（Associate Editor），生物医学信息学领域核心期刊Journal of Biomedical Informatics编委（Editorial Board Member），担任中文信息学会的理事和中文信息学会-医疗健康与生物信息专委会副秘书长，AIME、IEEE ICHI、IEEE HEALTHCOM等多个国际学术会议程序委员会委员等。
报告内容简介：
临床智能诊疗决策支持系统需具备多模态数据融合分析能力，领域知识的整合能力与临床决策的理解能力等。通过这些能力的不断完善，医疗健康服务可以在很大程度上由人工智能来自动提供，进行可重复的工作流管理和决策。因此，有效利用多源异构、高噪稀疏的临床影像数据，研究具有可解释的人工智能算法和模型，构建“人在环路”知识引导和多模异构数据驱动相结合的智能诊疗决策支持系统，是智能诊疗决策支持系统研究与应用的关键。本报告将围绕心脑血管临床数据智能处理的丰富应用场景，介绍多知识引导和数据驱动相结合的智能诊疗决策方法，以及面向心脑血管疾病早期诊断、不良事件风险预警和病情进展演变推断的决策支持服务案例介绍。