围绕“智慧健康”的主题，AI Lab工作坊邀请了来自北京大学、上海交通大学和上海财经大学的六位嘉宾进行了研究分享。
北京大学软件工程国家工程研究中心副主任王亚沙教授做了“电子病历数据分析技术探索”的分享，针对电子病历数据高维、小样本、稀疏、高噪音的特点，以及对模型的准确性和可解释性的高要求，融合NLP思路，设计了ConCare(上下文相关)的模型，用于住院死亡率预测中性能位于2020年国内外同类模型之首，新颖的模型设计思路拓宽了与会人员的视野。
上海交通大学健康传播发展中心智能穿戴设备研究所的朱斌所长带来的“基于心率变异性（HRV）的无创血糖检测”报告,使与会者了解了无创血糖检测技术及发展趋势，基于HRV方法的无创血糖设备开发原理、过程和临床试用情况，这种对三分之一的糖尿病患者都有效的无创血糖检测设备，引发了与会者的期待和更多讨论。
北京大学计算机学院的王乐业研究员的报告“群体智能与智慧医疗”分享了在数据缺失背景下数据采集-推理-质量评估方法，以及联邦学习方法在医疗中的运用，启发了与会人员的研究思路。
工作坊的承办方上海财经大学信息管理与工程学院的方慧、李艳红、韩潇老师也相继汇报了“基于医学文献大数据的误诊知识整合和发现”、“基于多模态数据的脑梗预后研究——侧重缺失值填充的探索”和“数据驱动的药物副作用知识挖掘”的研究工作，嘉宾和与会人员一起进行专业交流和思维碰撞，引发了比较激烈的讨论，促进了对研究问题的更深入思考。
工作坊会议持续3个多小时，涉及了临床研究的基础技术-电子病历信息分析，近年的热点——合理用药中的药物副作用挖掘，以及智能设备、群体智能、临床诊断模型、误诊知识库的建设等，都是智慧健康技术不可或缺的一部分，期待该主题的系列研讨会能够常态化开展！
（供稿：李艳红 供图：李艳红 戴好韫 编审：谢雅靖 收稿日期：2022年1月5日）
