华中科技大学hub「华中科技大学护理学可以转专

近日，由华中科技大学人工智能与自动化学院发起的一项重大研究成果在Nature Machine Intelligence期刊上公布。该研究引起了国际广泛关注，并开启了人工智能技术在医学领域的新篇章。该成果不仅凸显了联邦学习（Federated Learning）在医学人工智能领域的潜力，更展示了其开源计算框架UCADI（Unified CT AI Diagnostic Initiative）在跨国智能诊断方面的巨大价值。

人工智能技术在医疗领域的应用正在带来革命性的变革。人工智能模型在实际应用中普遍存在一种问题：对于未曾接触过的数据，模型的泛化能力较差。这一缺陷不仅限制了AI在医学领域的广泛应用，还可能引发安全隐患。为了攻克这一难题，华中科技大学人工智能学院的夏天教授和白翔教授团队做出了卓越贡献。

针对模型的泛化性问题，夏天教授和白翔教授团队创新性地提出了基于联邦学习的开源医学人工智能计算框架UCADI。该框架在保证数据安全和隐私的前提下，能够在不同的物理地点共享训练医学数据，从而构建泛化性强的医学AI模型。基于这一框架，研究团队成功实现了全球分布式共享新冠病毒影像数据的AI模型训练和构建。

基于近万张来自中英两国23家医院的胸部CT扫描数据，研究团队验证了UCADI的有效性。在保证用户数据隐私的UCADI能够快速、高效地进行人工智能辅助诊断模型的训练和推理，实现了跨国多中心的新冠病毒智能诊断。相较于单一医院数据训练的模型，基于UCADI训练的AI新冠诊断模型展现出更出色的性能，并在多个不同医院的验证数据集上表现出良好的泛化性。

值得注意的是，团队在研究过程中面临了数据异质性的挑战。由于不同医院、不同国家之间的数据采集标准和流程存在差异，这给模型的训练带来了很大的挑战。为了应对这一挑战，团队进行了大量的模型筛选和尝试，并最终选择了3DDenseNet作为主要的网络架构。这一架构不仅具有良好的泛化性能，而且模型尺寸较小，非常适合在联邦学习中进行传输。团队还尝试使用CycleGAN进行CT图像的转换，取得了一些性能上的提升。

UCADI框架的初步展示引起了全球范围内的广泛关注。基于全球数据构建的新冠诊断预测模型完全向全球开放使用，为各国医疗机构提供了一个宝贵的资源。在此基础上，各国医疗机构可以进一步共享、更新、演进和优化预测模型。更重要的是，UCADI框架完全开源，适用于其他类型的医疗数据，为未来的跨国智能诊断系统的研究与发展提供了基础设施。

目前，该团队已与剑桥大学和世界卫生组织建立进一步合作。他们重点研究现有的AI诊疗模型对识别新变种Omicron的鲁棒性，并使用持续学习等方法来开发一个能够不断进化的联邦学习诊疗框架。

此次研究的成功得益于华中科技大学人工智能与自动化学院的杰出团队的努力和才华。他们的研究成果不仅为人工智能在医学领域的应用开辟了新的道路，也为全球公共卫生事业做出了巨大贡献。随着研究的深入和技术的不断进步，我们期待UCADI框架在未来能够发挥更大的作用，为全球的医疗服务提供更加智能、高效、安全的支持。人工智能与自动化学院：科研巨擘，培育高端人才的摇篮

在华中科技大学，有一个科研实力雄厚的学院人工智能与自动化学院。该学院拥有国家一级重点学科控制科学与工程，是全校七个拥有国家一级重点学科的院系之一。其强大的学科实力，为学院的科研发展奠定了坚实的基础。

更令人瞩目的是，2019年，该学院获批人工智能交叉学科博士学位授权点，使得华中大跻身全国仅三所具备人工智能本硕博人才完整培养链条的高校之列。这一重大突破，无疑为华中科技大学的科研事业注入了新的活力。

面对国家重大战略需求和国际科技发展前沿，人工智能与自动化学院不断进取，于2020年新增人工智能本科专业，致力于打造人工智能高端人才培养基地。在这里，本科生有机会加入人工智能创新实验班、自动化卓越工程师计划实验班以及人工智能本硕博贯通班，获得全方位、多层次的学习机会。

学院还关注前沿科技动态，紧跟时代步伐。如果你想获取更多关于人工智能和自动化方面的精彩资讯，不妨关注“华中科技大学本科招生”头条号，这里将为你提供的科技动态和学院信息。

素材来源于华中科技大学新闻网和华中科技大学招生办公室官微，真实反映了学院的科研实力和人才培养成果。本院致力于为学生提供一流的学习环境和实践机会，为国家乃至全球的人工智能事业贡献力量。

在这里，你不仅可以接受到最前沿的科技教育，还可以参与到各种实践项目中，锻炼自己的技能。人工智能与自动化学院，不仅是一个学习的地方，更是一个实现梦想的地方。

本文结束，希望能对大家有所帮助。