报告题目：机器学习在公共管理研究领域的应用：基于点过程模型的医疗资源管理与医疗数据分析

报告人：许洪腾

报告时间：2022年3月23日10：00

腾讯会议：737 208 644

专家简介：

许洪腾，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授，2021年度国家自然科学基金海外优秀青年科学基金项目获得者。主要研究兴趣包括机器学习理论及其应用。自2011年起已著有超过60篇国际顶尖期刊和会议论文以及一项国际专利，其中以第一作者身份在机器学习领域顶级会议和期刊发表论文20篇。于2019年提出的格罗莫夫-瓦瑟斯坦学习方法在图分析领域建立了新的基于最优传输理论的机器学习框架，得到了国内外同行的广泛关注。目前担任多个国际期刊的审稿人和会议的技术委员。

报告简介：现实世界中的医疗数据，包括患者的转诊以及其他行为，往往都表示为连续时间域上的一系列事件组成的序列。通过对上述医疗事件序列进行建模，我们可以实现对患者当前的行为模式进行分析，进而实现对其未来的行为进行预测。针对这一目标，本次演讲将重点介绍以时序点过程（Temporal Point Process）模型为基础的统计机器学习模型及其在医疗数据建模与预测中的应用，具体包括霍克斯过程（Hawkes Process）及其变种的学习算法，以及这些模型和算法在医疗数据分析领域的两项应用：（1）患者的病房转移过程建模与预测；（2）烟瘾患者行为模式建模。