?html> 徐亮Q用2000万h+的城市别数据，改善中国城市的疾病防控能?清华校友M(x)

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癑ֹ清华

徐亮Q用2000万h+的城市别数据，改善中国城市的疾病防控能?/h2>
2019-04-08 | 李贤?/span> | 来源 公号“DeepTechq技?019-04-06 |

徐亮Q^安集团—^安科技引擎部副dE师。清华大?006U生医，牛|大学赛义德商学院士(U技创新理方向)Q牛z大学工E系博士Q机器学?fn)方??015q加入^安科技Q负责智慧医疗、智慧城市、智能风控方向多个h工智?大数据项目?

在预疾病方面，传统的统计方法面临覆盖范围极有限、统计结果极易受Zؓ(f)主观因素q扰的两大难题。彼时也有互联网公司试利用大数据进行疾病预方面的探烦Q但基本都受限于数据l度不无法l持理想的稳定性?/span>

而过ȝ几年中，徐亮及其带领的^安驭{团队专注于h工智能应用于辅助决策Q在智慧ȝ、智慧城市等斚w取得了突破性的研发和应用成果?/span>

实际应用中，徐亮团队首次应用 2000 万h以上的城市别数据，联合重庆、深圳两市卫健委和疾控中心研发h工智能疾病预模型。最l该模型在预流感、手_病的传播以及慢阻肺的(zhn)病风险上的准确率超q了90%。这应用有效地提高了公共卫生部门应对疫情的U学性与准确性，同时也能帮助个h更好地评估自q健康风险?/span>

其中Q在重庆疄预测与筛查两大模型的研究中，Nl融合双方专家经验和业务l验Q创造性地提出了“宏?微观”的深度疄预测Ҏ(gu)。在宏观或地区层面，整合全国上百个城市的环境气象因子、h口信息、业结构、经教育发展、地区生z行为、医疗习(fn)惯、就诊行为等一pd宏观因子。在微观层面Q通过整合全方位、多l度的预因子和信息来预疾病发生风险。这些信息包括医疗健康因子，也包括个为因子、互联网数据因子{?/span>

通过_և评估个h层面风险q汇d宏观层面Q得该Ҏ(gu)能够深入挖掘宏观层面无法l计的细颗粒度信息；同时在算法层面融合了多种深度学习(fn)和h工智能方法，如时间序列模型、@环神l网l等Q最l有效提高了预测_ֺ及准度?/span>

除了疄预测Q徐亮团队在人口领域的辅助决{上Q应用NLP技术处理v量h口健康和?sh)子病历数据Q精准地算健康预期寿命。此外，q_驭策在安防和政务{领域也都成功应用AIq行辅助决策Qƈ在实际运用中取得了显著社?x)、经、科研效益?/span>

从理论、技术发展到在多个场景实现落地应用，q_驭策仅用了四q的旉。团队从零到一的扬帆远航、发展壮大过E中Q徐亮这个“掌舉|”vC不可或缺的作用?/span>

徐亮本科毕业于清华大学生物医学工E专业，博士阶段在牛z大学工E系攻读机器学习(fn)Q?013q从牛|毕业后，他放弃了多个来自国内外的工作Z(x)Q回到老家徏Q开始智能医疗和g的创业?015q_应肖京博士（CQq_集团首席U学Ӟ邀P徐亮成ؓ(f)q_脑智能引擎团队初始成员之一Q当时团队还不到10人。在他看来，加入q_之后像是开启了一D充满激情的创业历程Q“在q乎零基的情况下搭徏团队Q一切都是从零开始。?/span>

在团队和业务发展q程中，徐亮除了保在技术层面保证有_的深度和创新性，更肩负着一个舵手的重QQ从定应用方向、设计技术落地方案，到后面在工程实施阶段解决具体的技术细节难题，最l保证技术能够在合适的场景下得到最好的应用?/span>

人工在智慧医疗、智慧城市等专业领域的应用在研发和应用过E中常常面(f)多个学科交叉的特D情况，q就对研发者、从业者的技术广度和深度都提Z更高的要求，同时也要在应用上对特定业务有深刻准确的理解?/span>

而这正是徐亮的优势所在，从本U到博士、再到毕业后创业阶段Q徐亮一直都与技术的创新和落地应用有着“解不开的缘分”，q让他掌握了更多在跨学科交流斚w的优势，“过M富的学术l历让我能够Ҏ(gu)术有更深的理解，同时能更快地理解技术在特定业务场景下的落地。?/span>

徐亮享受自己处在不同学科的交汇点、吸收不同学U中的精华再做到融会(x)贯通、进而将其应用到全新领域中的一整个奇妙q程。他坦言自己从小到大都喜Ƣ不断地试Q对技术的创新应用有浓厚的兴趣。因此，即便q个q程中存在很多困隑֒未知的风险，徐亮热衷于不断尝试的特点仍让他乐在其中、勇敢追逐前方的“星辰大”?/span>

“中国有更广阔的发展I间”，徐亮也希望能更多新技术落地应用在中国q个正在飞速成长的市场中，q也正是徐亮当初选择回到中国的关键原因。对于强调自有核心技术实力的U技创新模式在中国的发展前景Q他认ؓ(f)虽然中国在基研究层面的原创性还未到达世界顶水qI但中国有更丰富多元的应用场景和更优异的移动互联网应用基础Q只要找准ƈ利用好自w优势，t实q行基础研究和应用层面的创新投入Q未来大有可为?/span>


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