12月25日下午，北京大学计算机学院、软件工程国家工程研究中心马连韬教授应邀到访理学院，在201报告厅作了题为“在大模型时代，构建实用、易用的医学人工智能——AI赋能临床工作与医学科研”的学术报告。本次报告会由理学院副院长陈晶教授主持，学院部分教师，附院部分医生、及数学专业研究生共同参与聆听。
报告中，马连韬教授以电子病历数据学习为核心，聚焦智慧医疗领域电子病历数据分析方法，介绍了兼具高维数据分析与深度学习模型可解释性的专用软件平台设计方案，结合具体临床案例，展示了AI模型在多指标长期分析、预后评估量化等方面的实际应用效果，凸显了人工智能在辅助临床决策中的重要作用。此外，马连韬教授还分享了团队的创新研究成果——基于多智能体会诊的可解释诊疗建议生成模型，实现了人类知识与电子病历客观规律的深度融合。在医学科研赋能层面，针对深度学习理论与代码门槛高、临床数据处理繁琐等问题，提出借助大语言模型（LLM）实现医学科研全流程自动化的思路，覆盖数据清洗、预处理、建模到结果分析可视化、文章撰写辅助等全环节，全方位降低临床专家使用复杂模型的门槛。整场报告兼顾理论深度与实践导向，既揭示了前沿技术的底层逻辑，也紧密结合医学人工智能的实际落地需求，生动展现了AI技术在提升临床效率、推动医学科研创新方面的广阔前景。
在交流互动环节，与会师生围绕模型输入输出设计、多维变量构建、模型可解释性提升等议题，与马连韬教授展开深入探讨。马教授结合自身在医疗数据智能分析与诊疗辅助平台研发方面的丰富经验逐一回应，现场学术氛围浓厚。
报告总结阶段，陈晶教授代表学院对马连韬教授的精彩分享致以诚挚感谢，并指出，医学人工智能作为交叉学科前沿，其发展既依赖于算法创新的技术支撑，也离不开与临床需求的深度融合。
此次报告为师生提供了宝贵的学术交流平台，有助于拓宽科研视野、激发创新思维，对进一步推动人工智能在医疗健康领域的应用研究具有积极意义。同时，它也搭建起院校间高水平学术对话的桥梁，促进了智慧医疗领域最新成果的传播与交流，受到与会师生的一致好评。
马连韬教授做学术报告
