为进一步推动大数据科研团队建设，加强校际科研合作，提升师生的学术科研能力，管理学院大数据科研团队于2023年6月8日下午在学院101会议室组织了管理学院2023第5期（总第16期）学术沙龙活动。北京理工大学医学技术学院辛怡副教授、大数据管理与应用专业负责人赵成安老师、大数据管理与应用专业青年教师郝博文以及管理学院部分硕士研究生近20人参加了本次活动。本次学术沙龙活动由大数据科研团队负责人王洁副教授主持。

本次沙龙围绕健康医学大数据分析与挖掘的机遇与挑战、校际科研合作、校企科研合作、大数据科研团队建设等主题开展。

首先，北京理工大学的辛怡老师做了主题为《心电数据中蕴藏的信息——兼论生理信号机器学习的机遇与挑战》的学术报告，报告首先介绍了可形成信号的医学测量参数，然后介绍了心电数据挖掘的思路，即信号获取，预处理，特征提取，模式分类、预测及诊断等，然后详细介绍了心电数据挖掘的常用方法，并探讨了心电深度学习与智能应用的相关工作及存在的问题，最后辛老师介绍了其团队近几年在心电数据分析和挖掘方面取得的丰硕科研成果。

随后，王洁老师介绍了管理学院大数据科研团队近期在健康医学大数据分析与挖掘领域的主要工作。针对高维非均衡且类型复杂的健康大数据，团队研究了多种特征选择融合及基于深度学习的降维方法，并采用改进的集成学习或深度学习模型，实现了糖尿病并发症、前列腺等疾病的准确预测。另一方面，针对复杂机器学习模型超参数众多，调优困难的问题，提出了采用多策略改进的群智能优化算法进行超参数优化，相关工作在老年抑郁症预测、心血管疾病预测等领域取得了良好的效果。接下来，赵成安老师介绍了大数据团队目前与浪潮集团、百分点科技等公司的校企合作情况及未来的合作研究思路，以期积极推进大数据科研成果的转化。

在讨论环节，郝博文老师提出了大模型在健康医疗领域的应用问题，研究生李晨提出了国际商务研究如何更好与人工智能结合的问题，王洁老师提出多模态心电数据的分析与挖掘等问题，参与沙龙活动的师生开展了热烈的讨论，并收到了有效解答。

整场活动气氛专注而热烈，本次活动还针对心电数据挖掘所涉及的相关算法原理、双方在心电数据建模、健康大数据知识发现与社会服务等方面可以开展的科研合作、研究生高水平学科竞赛指导等问题进行了深入的沟通与交流。本次学术沙龙活动对于开拓师生们在大数据研究领域的视野，感受健康医学大数据研究领域的前沿气息，激发大家的科研兴趣，启发研究的自主性和独特性等方面起到了良好的效果。