报告题目：：Causal Reasoning is Another Machine Learning Methodology for AI Healthcare Research  (因果推理，人工智能应用于健康科学研究中的另一种机器学习模式)

报告人：Hong Qing Yu (于宏庆)

报告人简介：英国贝特福德大学计算机与技术学院  Senior Lecturer (高级讲师)，MSc Sensors and Smart Cities course leader (传感器和智能城市硕士学科带头人)， Senior member of IRAC (贝大计算机应用研究院高级研究员)

 

报告内容简介：

    如今人工智能（AI）技术广泛应用于许多不同领域，以协助知识获取和决策任务。健康信息系统是可以从AI优势中获得最大收益的系统。特别是，基于症状和基于生活方式的疾病预测研究最近在医疗保健领域越来越受欢迎。各种研究人员和组织已经开始利用现代计算技术来分析和开发能够以合理的准确度有效预测疾病的新方法。然而，应用经典机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术存在许多悬而未决的问题，尤其是因果推理尚未深入研究，但它是疾病预测的关键部分。该演讲将讨论这些问题并提供因果概率描述逻辑（CPDL）框架来解决问题。我们希望CPDL框架将在不久的将来作为特定医疗保健AI研究和其他领域问题的新方法应用。

 

 

组织单位：信息工程学院

报告时间：2019年10月21日 上午 8:00-12:00

报告地点：日新512

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