Time: 10:00-11:00, Monday, January 5, 2026

Venue: Lecture Hall of IASM

Speaker: 董彬 Bin Dong (Peking University)

Abstract: 本报告首先立足于患者视角，通过梳理入院诊疗的全流程，阐述了构建一体化临床决策体系对于提升医疗服务水平的重要性。在这一流程中，各环节均面临着复杂的数据处理与分析任务，特别是医疗数据的多模态、跨尺度及高度异质性，构成了制约临床辅助决策效能的核心痛点。针对这些挑战，报告首先回顾了克服特定环节困难的传统数学方法与专用AI模型，肯定了其在单点任务上的贡献。随后，报告进一步指出，为系统性地应对复杂的临床挑战，必须将这些分散的数据与工具进行有机融合。为此，本报告提出利用通用基础模型（Foundation Models）作为核心，通过智能体（Agent）技术构建新型诊疗系统，实现从“专用工具”到“智能系统”的跨越。最后，报告以消化道肿瘤等具体临床场景为例，展示了该系统在实际应用中的可行性与有效性，并对AI赋能临床决策的现状与未来发展方向进行了深入探讨。

Profile: 董彬，北京大学博雅特聘教授，任职于北京大学北京国际数学研究中心，兼任北京大学国际机器学习研究中心副主任、北京中关村学院常务副院长。主要研究领域为机器学习、科学计算和计算成像。曾获得2014年求是杰出青年学者奖，受邀在2022年世界数学家大会（ICM）作45分钟报告，入选2023年新基石研究员项目，同年获得王选杰出青年学者奖，受邀在2027年国际工业与应用数学大会（ICIAM）作邀请报告。