（通讯员：刘思彤）2025年10月4日上午10:15，我院特邀吉林大学李亚男教授做学术报告。本次报告由Porn TV 承办，会议由学院教授杨凯老师主持，学院部分老师及研究生参加了本次学术报告会。

会议开始之际，由杨凯老师作为代表对李教授的到来表示感谢，并对李教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：李亚男，主任医师，教授，博士生导师，科室副主任。2003年毕业于北京大学临床医学专业，2008年获得华中科技大学同济医院博士学位。作为项自负责人承担国家自然科学基金项目2项：作为第一完成人获得吉林省自然科学二等奖一项。2018年作为国家公派访问学者在美国康涅狄格大学学习一年。目前担任中华医学会儿科感染学组委员。

报告摘要：本讲座聚焦医学与统计学交叉领域，梳理临床试验、疾病预测等核心场景，阐释统计学减少误差、量化疗效的关键价值，介绍生物统计等交叉方向结合新药验证、流行病研判实例，展现数据转化为治愈力量的过程，助力大家明晰自身知识在医学领域的应用路径与实践价值。

在传统医疗依赖医生个人经验的模式下，如何让每一次诊断更精准、每一套治疗方案更贴合个体？吉林大学李亚男教授指出，统计学正成为现代医学的“导航系统”，通过数据驱动的方式让医疗决策从“模糊判断”变成“精准量化”。

统计学正通过四大核心场景重塑医疗生态：在临床医疗上，它通过分析海量病例数据为患者匹配最优治疗方案，并利用风险预测模型提升手术安全性，实现从经验判断到精准量化的转变；在公共卫生领域，时空统计模型能追踪病毒传播路径、预测疫情发展，为群体性疾病的科学防控提供决策依据；在医药产业中，统计学贯穿新药研发全流程，通过优化试验设计、精准分析疗效，显著降低研发成本与失败率；在智慧医疗方面，它更是AI落地的基础，支撑着从AI辅助诊断到可穿戴设备健康预警等一系列创新应用，全面提升医疗服务的可及性与效率。

一系列创新案例充分展示了统计学驱动的医疗突破：在疾病分型上，机器学习聚类分析通过对上万名哮喘患者的数据挖掘，精准识别出5种不同表型，为个性化治疗铺平道路；在早期诊断方面，深度学习模型能高效解读CT影像助力胰腺癌早期发现，分析胸部X光片区分新冠肺炎与其他肺炎，实现了诊断精度和速度的飞跃；在筛查工具上，甚至传统听诊器也因融入人工智能算法而焕发新生，能够以高准确率自动诊断心脏瓣膜病，展现出统计学在将日常工具升级为智能诊断设备方面的巨大潜力。

李亚男教授指出，医疗行业面临四大核心痛点：临床决策的不确定性、医药研发的高成本、公共卫生的精准化需求、医疗服务效率低下。统计学通过多中心病例数据整合、基因组数据分析、传播模型构建、AI辅助诊断系统开发等方法，为这些痛点提供了切实可行的解决方案。

未来展望：统计学与医学的深度融合随着电子病历、影像学数据、基因测序数据、可穿戴设备数据等医疗数据的不断积累，统计学将在风险预测、预后评估、疾病早期诊断等方面发挥更大作用。从临床数据挖掘到医学影像分析，从基因测序到智能诊断，统计学正成为推动医疗事业高质量发展的核心引擎。

统计学让医疗从‘艺术’走向‘科学’，让每一个医疗决策都有数据支撑，让每一位患者都能享受到精准化、个性化的医疗服务。

在最后王纯杰院长、杨凯教授和李教授进行了深入地交流学科交叉能带来的更多实际意义。

本次分享系统梳理了论坛组织中的成功经验与常见问题，为高校学术活动的规范化、高效化举办提供了实践参考。

初审：关迪

复审：杨凯

终审：王丹、王纯杰

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2025年12月4日