2022年11月21日，由我院与佛罗里达大学医学院联合主办的“华中科技大学同济数字健康国际学者云端沙龙”第二期成功举行，美国佛罗里达大学与华中科技大学等高校的90余名师生参与了本期沙龙。

美国佛罗里达大学医学院公共卫生学院陈心广教授应邀担任本期沙龙的主讲人，分享的主题为因果关系研究呼唤理论、模型和方法创新。

我院副院长陶红兵教授介绍了陈心广教授的学术背景以及其与同济医学院的渊源，同时介绍了他的研究专长和主要成就，陈教授在社会资本与健康、流行病学和全球健康方面开展了大量的研究工作，以第一作者发表论文96篇，通讯作者发表论文6篇，累计引用9074次，2018年被评为美国流行病学专业院士。陶红兵教授指出新的理论、技术和方法正在改变着医药卫生管理的实践和研究模式，陈心广教授开展了大量的创新性研究，作为学院聘请的资深专家之一，他将开展一系列的讲座和专题研讨。本期沙龙与谈人包括医药卫生管理学院卫生管理系陶红兵教授、医药信息管理系张韦副研究员。

陶红兵教授致欢迎辞

陈心广教授首先指出医药卫生管理研究面临的四大任务，并就其中的因果关系研究展开系统阐释因果研究的重点和难点。然后，结合自身对因果关系长期研究的实践，说明新理论、新模型和新方法的紧迫性。最后，以机器学习方法为切入点，通过列举多个实例与传统的回归模型结果进行对照，指出机器学习对未来医药卫生管理研究的颠覆性意义。

陈心广教授主讲因果关系研究

在沙龙的交流互动环节，与会师生分别就基于机器学习的理论与方法与陈心广教授展开“云端”对话。陶红兵教授再次对陈心广教授精彩的讲座表示感谢，并就机器学习的方法应用中的一些指标的选择与结果的分析进行了互动。陈心广教授指出诚然机器学习为我们研究因果关系提供了新的思路，但是其与传统的方法并不是替代和被替代的关系。张韦副研究员围绕机器学习中变量的数量与机器学习结果的可解释性和可靠性与陈心广教授进行了深入交流，双方认为在因果关系的研究中机器学习存在着其不可替代的优势，但也存在相对的局限性。

陶红兵教授在最后总结中指出，采用新的理论和方法研究旧问题，为我们提供了全新审视现有的知识体系的机会，希望大家能够秉持着“大胆假设、小心论证”的精神勇于向传统的知识理论和方法挑战。本次数字健康国际学者云端沙龙有效地加深我校研究者与海外合作学者的密切联系，有利于我校卫生管理和图书情报等学科的发展。

  本次云端沙龙启发了与会师生对人工智能背景下因果关系研究新理论和新方法的思考，并围绕机器学习研究因果关系的优势与局限展开了深入研讨，开拓了医药卫生管理研究的国际视野，为后期的国际交流合作奠定坚实基础。