（通讯员：商雯琳）2025年12月4日下午13：30，吉林大学第一医院田肃岩教授莅临我院做学术报告。本次报告由Porn TV 承办，在北湖校区数统楼201室进行，会议由学院副院长杨凯副教授主持，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田肃岩教授的到来表示感谢，并对田教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：田肃岩，教授，吉林大学数学学院数理与概率论专业博士，约翰霍普金斯大学公共卫生学院生物统计专业硕士、犹他大学家庭与预防医学专业硕士。先后在美国洛克菲勒大学和吉林大学第一医院工作。主持或参与多项国家级和省级课题。累计发表SCI论文70余篇，其中包括中科院二区及以上论文30篇和Facult of 1000收录精品论文1篇。现担任多家国际期刊（如BMCMedicalGenomics和PLoSOne）的学术编辑或副主编。

报告题目：基于机器学习算法的临床预测模型

报告摘要：本进座重点介绍多种机器学习算法在医学领域的应用，包括随机森林、支持向量机（SVM）、LASSO、SHAP、深度学习等方法。内容涵盖组学数据监督学习、特征选择、生存分析及预后模型构建，并以COVID-19、牙周炎、糖尿病等多个实例展示临床预测模型开发与评估流程。

在接下来的报告中，田教授详尽地阐述了支持向量机，其核心逻辑是在正确分类前提下最大化间隔宽度。理想线性可分场景下，通过构建超平面使两类样本分别位于两侧，超平面两侧最近样本即为 “支持向量”；面对线性不可分问题时，采用 “核函数” 实现升维转换，比如将二维中无法分离的样本映射到三维空间找到分离超平面，再投影回二维形成非线性边界，PPT 中实例显示升维后模型准确率可从 75% 提升至 100%。同时，SVM 性能评估需区分 “训练误差”（训练集表现，如 0/18）与 “测试误差”（新数据泛化能力，如 3/18），以此避免过拟合。

与会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与田教授进行了广泛的讨论和交流，教授就提出的问题进行了详细的解答，分享了自己的心得。

本次学术交流会拓展了同学们的学术视野，也激发了同学们的学习热情，更加努力学习研究新的领域与方法，并使老师和同学们对群智能优化算法及其改进策略的相关知识有了更深的理解，聆听报告的师生均表示受益匪浅。

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