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報(bào)告題目：Statistical Learning Methods on Wearable Devices and Precision Medicine

主講人：史建清教授（南方科技大學(xué)）      

時(shí)間：2021年7月29日（周四）14:30 p.m.

地點(diǎn)：北院卓遠(yuǎn)樓305會(huì)議室      

主辦單位：統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院

摘要：可穿戴設(shè)備已經(jīng)被越來(lái)越多地用于日常生活和健康醫(yī)療中，但對(duì)其海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法還處在初期階段。可穿戴設(shè)備收集日常生活中的數(shù)據(jù)（即free-living數(shù)據(jù)）。相對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，free-living數(shù)據(jù)有以下特點(diǎn)（以AX6數(shù)據(jù)為例子）：（1）Free-living數(shù)據(jù)的隨意性：受試者收集的數(shù)據(jù)是多段長(zhǎng)短不同的，非標(biāo)準(zhǔn)的多維時(shí)間序列和函數(shù)型數(shù)據(jù)，我們要對(duì)此類非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn)，和建立個(gè)體化的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型；（2）巨大的差異性（非齊性）：除了個(gè)體間的差異外，還有環(huán)境文化差異，以及同一個(gè)體日常生活的非規(guī)律性等；（3）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜：例如原始數(shù)據(jù)可以是對(duì)應(yīng)各類動(dòng)作步態(tài)的過(guò)程變量（加速度或角速度），通常還包含較大的噪音信號(hào)，使得數(shù)據(jù)在不同時(shí)間和頻率上都有非常不同的均值和方差結(jié)構(gòu)；（4）海量數(shù)據(jù)：受試者佩戴可穿戴設(shè)備七天產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)總量超過(guò)5G，如何去除海量數(shù)據(jù)中的無(wú)用信息，保留建模所需的有效信息是待解決的問(wèn)題。本講座將會(huì)利用一些實(shí)際例子討論如何解決這些問(wèn)題的思路。

主講人簡(jiǎn)介：    

史建清教授，南方科技大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)系教授。曾任英國(guó)紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)（Newcastle University）統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，英國(guó)國(guó)家艾倫圖靈研究院圖靈研究員。主要研究方向包括函數(shù)型數(shù)據(jù)分析，生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)，缺失數(shù)據(jù)分析等。在國(guó)際學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文多篇，包括統(tǒng)計(jì)頂級(jí)期刊 JRSSB, JASA, Biometrika和Biostatistics。曾任英國(guó)皇家統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)》副主編，Guest AE for JRSS discussion paper，英國(guó)紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)研究培訓(xùn)中心副主任。曾獲邀任劍橋大學(xué)世界最頂級(jí)數(shù)學(xué)學(xué)院之一的牛頓學(xué)院訪問(wèn)研究員，獲美國(guó)統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分會(huì)年度最佳論文獎(jiǎng)，2012年獲英國(guó) Wellcome trust Health Innovation Challenge Fund，共計(jì)210萬(wàn)英鎊。2011年在著名統(tǒng)計(jì)學(xué)出版社Chapman & Hall 出版專著：Gaussian Process Regression Analysis for Functional Data。