澳門城市大學數據科學學院博士生任昊學生作爲第一作者，其博士研究生副導師敬馮時助理教授作爲共同第一作者的研究論文“CheXMed: A multimodal learning algorithm for pneumonia detection in the elderly”已在科學引文索引（SCIE）Q1期刊《Information Sciences》上發表。《Information Sciences》由Elsevier出版，是信息科學領域的高質學術期刊，亦是中科院分區計算機科學大類以及計算機：信息系統小類位列一區的Top期刊，專注於資訊學與電腦科學智能系統應用。Journal Citation Reports (JCR) 顯示本期刊的影響因子高達8.1。

大數據與人工智能支撐醫療健康

大力提倡學科交叉，以大數據技術為支撐發展交叉學科，是我校推動學科進步的有力抓手；加快大健康產業發展，是澳門特區政府經濟適度多元發展規劃的重要方面。

老年人是肺炎等疾病的高危人群之一。傳統上，針對肺炎影像診斷的深度學習模型大多是針對一般人群設計的，而忽略了老年患者群體影像數據的特殊性。因此，針對這一挑戰，我校研究人員聯合中山大學、香港大學、英國華威大學、省二醫院、香港城市大學等機構學者，針對老年人的影像學數據特點，開發了CheXMed算法。

Figure: The overall framework of CheXMed

這項研究的主要亮點包括：

1. 揭示了在肺炎影像診斷任務中，以往針對全年齡段人群的通用SOTA模型，在老年人的診斷中，精度性能大幅度降低。
2. 開發並測試了一個名為CheXMed的多模態深度學習算法，該算法將臨床數據與影像數據結合，以提高老年人肺炎診斷的性能。

這一研究成果不僅對老年患者的臨床診斷具有重要意義，也為澳門特區的數字醫療與大健康產業發展注入了新的活力。此外，這一研究還體現了研究團隊的人文關懷精神，通過人工智能與深度學習技術旨在為老年人群體提供更精準、更有效的臨床診斷和醫療服務，彰顯了澳門城市大學在醫學領域的社會責任與擔當。

值得一提的是，在2024年01月，於珠海中大五院舉行的廣東省醫學會放射醫學分會的年度會議上，受分會候任主委邀請，敬馮時助理教授以本研究成果為主題進行了主旨報告，這不僅是對研究成果的重要展示，更突顯了粵港澳大灣區特別是珠澳兩地在大健康領域的密切交流與互通合作。

本文作者敬馮時助理教授，2024年01月在珠海市中大五院，廣東省醫學會放射醫學分會年度會議主旨報告

學生感言：由衷感謝我的副導師敬馮時助理教授在這篇合作研究中的貢獻。這篇工作起源於敬老師提出的想法，敬老師在算法與實驗部分的指導，精準且深入；在文章投稿的中期，對實驗補充的洞察更是一針見血。借此機會，也感謝本篇文章的其他主要合作者，包括中山大學的徐仲之副教授、香港大學的終身教授張清鵬副教授、暨南大學附屬省二醫院/香港城市大學的程偉彬主任醫師。另外，也感謝我的主導師、中科院自動化所的劉振宇教授對這個工作的一些指導性建議。感謝學院副院長劉文堅副教授以及學院博士課程主任應作斌副教授在我學業和科研上的關心和幫助。感謝科研管理處一系列政策對老師們和我們研究生的支持。最後，感謝學校提供的平臺，我也會繼續努力，爭取在博士階段做出更多的成果。

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本文DOI：https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119854，或可掃瞄以下二維碼查看文章詳情！

敬馮時助理教授學術聯繫方式：

WOS ResearcherID：KHD-2106-2024

Scopus ID：57219524822

ORCID：0000-0002-6747-6527

Email：fsjing@cityu.edu.mo