［本站讯］近日，软件学院举办“智能·软件·未来”论坛第7期，邀请香港中文大学博士后姜美锐作题为“基于多模态医学数据的智能计算与应用研究”的学术报告。
随着医疗数据的多模态化发展，构建具备因果推理能力和临床可解释性的智能诊疗模型已成为智慧医疗的重要方向，其核心挑战在于如何对来自医学影像、病历文本、检验指标等异构数据进行有效融合，同时保证模型在小样本、高噪声和强结构化条件下的稳定性与泛化能力。传统的方法在面对数据维度不一致、模态间语义鸿沟大等问题时，往往难以充分挖掘数据之间的潜在关联，而大模型与多模态建模技术的兴起为这些挑战带来了新的解决方案与思路。报告提出了一种兼具结构建模能力与语义理解能力的专家混合模型框架，该框架通过构建影像-文本-指标三模态间的联合表示空间，并引入因果图结构引导学习过程，显著提升了模型在复杂急诊疾病、多病共存场景下的诊断准确率与鲁棒性。报告还分享了在文本引导的影像分析、知识增强的胸部多疾病识别等方向上的研究与实践经验，以及这些技术在不同应用领域的落地场景，包括急诊辅助决策系统、胸部X光智能筛查平台等，展示了一系列真实病例中的模型可视化推理过程与决策路径示意图。
互动环节，现场师生就人工智能技术在临床医学影像中的应用实践等问题展开深入探讨，重点关注如何利用AI技术提升放射科海量影像数据的处理效率、辅助诊断精度等实际问题。
姜美锐，香港中文大学博士后，在MICCAI/ICLR/NeurlPS/CVPR/AAAI、Nature Communications/NEJM AI/TMI/MedIA等会议和期刊发表论文20余篇，谷歌学术引用2000余次，担任MICCA24领域主席、长期担任多个机器学习、计算机视觉国际期刊和会议审稿人，曾获MICCAI杰出审稿人奖以及多次获得MICCAI国际挑战赛冠军。
