2025年6月11日上午9点20分，计算机学院吴宇洲博士在金盆岭校区第12教学楼316室，面向计算机学院学生作了一场题为“基于深度学习的非结构化医学数据分析与辅助诊断研究”的通识讲座报告。

讲座伊始，吴宇洲博士以医学大数据爆发式增长的背景切入，点明挖掘其中潜在价值对于提升医疗服务质量、优化资源分配及诊疗效率的重大意义。她深入阐释了深度学习技术在特征学习方面的独特优势，指出其为破解非结构化医学数据（如医学影像、临床文本）的分析难题提供了革命性的解决方案。

在报告主体部分，吴博士首先聚焦于医学图像辅助诊断领域，详细介绍了深度学习如何自动化提取和学习图像深层特征，显著提升疾病识别的准确性与效率。接着，她转向医学文本分析，讲解了面向临床文本的自动疾病编码方法，展示了如何高效处理海量文本信息。基于这两方面的深入研究，吴博士进一步探讨了融合图像与文本信息的多模态数据疾病辅助诊断方法，展望了构建更全面、精准诊断模型的未来方向。

吴宇洲博士强调，这些基于深度学习的创新方法不仅能有效减轻医生的工作负担，更能通过提高诊断精度和速度来改善患者的治疗预后，对推动医疗智能化发展具有深远影响。

本次讲座紧密围绕人工智能赋能智慧医疗的前沿趋势。通过吴博士的系统讲解，在场学生深入了解了深度学习技术在处理复杂医学数据、驱动辅助诊断创新方面的核心原理与最新进展，提升了对于AI如何助力医疗效率提升与精准诊疗的认识，有效拓宽了跨学科视野，深化了对信息技术变革医疗健康领域的理解。

                       （文、图/吴宇洲 一审/金帅 二审/张建明 三审/张锦）