12月23日上午，计算机科学与工程学院邀请日本筑波大学叶秀彩副教授在天工南202作学术报告。近100名师生代表参会，报告会由学院党委副书记葛斌主持。
会上，叶秀彩作题为“Artificial Intelligence for Knowledge Discovery in Medical Data”（面向医学数据知识发现的人工智能）的报告。在大数据驱动生物医学研究的背景下，AI凭借强大的数据整合与解读能力带来革命性变革。报告指出，针对生物医学数据复杂异构的特点，AI通过数据整合、表示学习等核心技术，打破多组学、临床等数据集壁垒，在疾病亚型划分、生物标志物识别、AI辅助药物研发等领域实现关键突破，为精准医疗注入动力。
师生围绕多组学数据整合技术难点、AI辅助药物研发效率提升、医学数据隐私保护与模型训练平衡等核心问题踊跃提问，叶秀彩结合自身研究经验逐一细致解答，给出专业建议与研究思路。
（现场摄影：唐俊贤）
此次报告会让与会师生深入了解了A技术在破解医学数据难题中的核心路径与应用价值，有效拓宽了学术视野与研究思路。
叶秀彩，博士，日本筑波大学副教授，长期从事机器学习与人工智能领域的研究，主要研究方向包括机器学习算法的理论与方法、以及其在生物信息学和医学数据分析中的应用。近年来，重点开展多组学数据整合、疾病亚型识别、药物作用机制建模等方面的研究，致力于利用AI技术促进医学知识发现与精准医疗的发展。在人工智能、机器学习及数据科学相关领域发表学术论文100余篇，研究成果发表于人工智能顶级国际会议（IJCAI、AAAI等）及国际权威期刊（NatureMachineIntelligence,AdvancedScience,BriefingsinBioinformatics等）。
