2025年7月7日上午，应数学科学学院张三国教授邀请，新加坡国立大学统计与数据科学学院Doudou Zhou教授访问我院，并以Contrastive Learning on Multimodal Analysis of Electronic Health Records为主题进行了精彩的学术报告。
报告由张三国教授主持。报告中，Doudou Zhou教授深入探讨了电子健康记录（EHR）系统中多模态数据的分析挑战。他指出，传统EHR研究往往单独处理结构化数据（如临床编码）或非结构化数据（如临床记录），而忽视了二者之间的协同效应。针对这一问题，周教授团队提出了一种创新的多模态特征嵌入生成模型，并设计了多模态对比损失函数来获取EHR特征表示。相关理论分析表明，多模态学习相比单模态学习具有显著优势，并将损失函数的解与点间互信息矩阵的奇异值分解建立了联系。这一理论突破为开发保护隐私的多模态EHR特征表示学习算法奠定了基础。
在问答环节，与会师生就多模态数据融合、隐私保护算法实现等专业问题与周教授进行了深入交流，现场学术氛围热烈。本次报告为我校师生提供了了解电子健康记录分析领域最新研究进展的宝贵机会，促进了我校在医疗大数据分析领域的学术交流与合作。
Doudou Zhou教授现任新加坡国立大学统计与数据科学系助理教授，本科毕业于中国科学技术大学，获加州大学戴维斯分校统计学博士学位，并在哈佛大学陈曾熙公共卫生学院完成博士后研究。他的研究方向涵盖电子健康记录、高维统计、迁移学习和联邦学习等，其成果发表在PNAS、JMLR等相关领域顶级期刊及国际会议上。
应数学科学学院张三国教授的邀请，多伦多大学统计科学系Linbo Wang教授于7月8日访问我院，并做了题为“Towards the Revival of Survival Ratio”的学术报告。
在报告中，王老师首先介绍了经典的风险损失比在因果推断中的局限性，从而提出了一种全新的用来度量个体生存时间的估计量，通过变分不相关的重参数化技术，王老师进而提出了一种基于极大似然的估计方法。在报告的最后，王老师回答了大家的一些问题，并与听众进行了热烈的交流。
Linbo Wang教授目前为多伦多大学统计科学系和计算机与数学科学系的Associate Professor。在担任这些职务之前，他在北京大学获得本科学位，华盛顿大学西雅图获得博士学位，并在哈佛大学公共卫生学院进行博士后研究。王老师的研究兴趣主要集中在因果推断以及其在机器学习上的应用上，已在JRSSB, Biometrika, JASA, Epidemiology等国际顶尖期刊发表论文近二十篇。
