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(diǎn)在中關(guān)村校區(qū)主樓429會(huì)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(bào)告。報(bào)告會(huì)由顏志軍老師主持，學(xué)院眾多師生參加了本次報(bào)告會(huì)。

李教授的報(bào)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(shí)質(zhì)性進(jìn)展，但人工智能在醫(yī)療保健環(huán)境中的實(shí)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(gè)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(huì)健康問題。基于此，李教授基于社區(qū)醫(yī)院的就診病歷、過往就診信息和血液化驗(yàn)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(shí)別能力。同時(shí)，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(jī)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(shí)，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(jì)、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(bào)告結(jié)束后，與會(huì)師生與李教授展開了積極的討論與交流。報(bào)告反響熱烈，得到了師生們的一致好評。