Developing Interpretable Machine Learning Models to Predict Length of Stay and Disposition Decision for Adult Patients in Emergency Departments基于可解释性机器学习模型的急诊科成年患者的住院时长预测和处置决策研究

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6780期

主题：Developing Interpretable Machine Learning Models to Predict Length of Stay and Disposition Decision for Adult Patients in Emergency Departments基于可解释性机器学习模型的急诊科成年患者的住院时长预测和处置决策研究

主讲人：澳大利亚墨尔本大学计算机与信息系统学院院长 Uwe Aickelin教授

主持人：计算机与人工智能学院 陈智教授

时间：7月8日10:00-11:30

地点：柳林校区格致楼J303

主办单位：计算机与人工智能学院 科研处

主讲人简介：

Uwe Aickelin is currently a Professor and the Head of School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne. His research interests include artificial intelligence (modelling and simulation), data mining and machine learning (robustness and uncertainty), decision support and optimization (medicine and digital economy), and health informatics (electronic healthcare records). Prof Aickelin has published more than 300 papers in these fields and his Google citations are more than 13900. Prof Aickelin is the Editor of Frontiers in Health Informatics.

Uwe Aickelin教授，现为澳大利亚墨尔本大学计算机与信息系统学院院长，是人工智能领域的知名学者。Uwe Aickelin 教授的研究领域集中在人工智能、数据挖掘、建模以及软件工程等，共计发表了超过300篇的研究论文。Google Scholar显示，其论文被引用次数超过13900次。Uwe教授现为Frontiers in Health Informatics期刊的主编。

内容提要：

近年来，人工智能技术被广泛应用于各个领域并取得了良好效果。但是人工智能技术的不可解释特性使其在医疗领域的使用严重受限。进一步地，由于各国对病人医疗信息的强监管，研究者很难获得足量数据用于构建强泛化能力的智能医疗模型。本次讲座旨在介绍研究者在澳大利亚进行智能医疗模型所做的实践，系统阐述其中的理论脉络和关键挑战。