作者：丁越凡
2022年5月24日下午15:00-16:00，复旦大学大数据学院邀请了北京大学周晓华教授在线做题为“A novel regression method for the analysis of MRMC-FROC Studies with application to evaluation of AI-based computer-aided diagnostic systems”的学术报告。此次报告由复旦大学大数据学院青年副研究员林晓蕾老师主持，共70余人在线参与了学术报告。
报告开始，周晓华教授首先介绍了现代医学领域中诊断医学的概念和发展目标，并阐明了人工智能诊断仪器准确度的要求：筛查疾病发生、定位病灶或损伤的位置，同时将医生经验与患者生理特征纳入考量。在原有的Free-response ROC、Alternative FROC等方法的基础上，周晓华教授及其团队提出了MRMC-FROC方法，引入三个新的指标：lesiondetectionrate（LDR），normalsubjectmisdiagnosisrate（NSMR）以及the area under the conditional AFROC curve（cAFAUC），通过建立一个三部分的回归模型进行参数估计，从而推算出上述三个指标的估计值。该方法在仿真模拟中取得了很好的效果，并成功应用于肺结节疾病的诊断实例。
最后，周晓华教授对报告进行了总结，热情回答了复旦大学大数据学院林晓蕾老师和傅博老师的提问，并与其他参会的老师同学进行了热烈讨论。
周晓华教授：
国家海外高层次人才计划特聘专家，北京大学讲席教授，博士生导师，北京大学生物统计系主任，北京大学北京国际数学研究中心生物统计及生物信息实验室主任，北京大学国家药品医疗器械监管科学研究院副院长，北京大学重庆大数据研究院副院长。国际生物统计学会中国分会理事长，中国数学会医学数学专业委员会主任委员，美国科学促进会(AAAS)会士，美国统计学会(ASA)会士，国际数理统计学会(IMS)会士等。周教授目前是Statistics in Medicine 副编辑，也是国际生物统计学会中国分会会刊，Biostatistics & Epidemiology主编。在国际顶刊JRSSB，JASA、Annals of Statistics，Biometrika，Biometrics等发表论文280余篇，其中170余篇是第一或通信作者。周教授研究方向主要集中于医学诊断学统计方法，随机临床试验中的设计及统计方法，因果推断方法，重大疫情发生和发展规律的数学和统计建模等。曾任美国联邦政府食品和药物管理局(FDA)医疗器械和放射健康顾问委员会委员。曾荣获美国联邦政府退伍军人事务部研究生涯科学家奖、国家自然科学基金委海外杰青，教育部高层次文教专家、教育部海外名师等荣誉称号，美国统计学会贝叶斯分析科学分会及国际贝叶斯统计科学会Mitchell奖，SCIENCE CHINA-Mathematics评选的年度优秀论文奖，主持过国家自然科学基金重点项目，科技部重点研发计划项目。