2025年11月24日，斯坦福大学医学院生物医学数据科学系、流行病学与人口健康系的陆盈教授应邀莅临上海交通大学医学院临床医学研究院并做题为“人工智能、机器学习与大数据在临床试验及转化科学中的应用”的学术讲座。讲座中，陆盈教授深入探讨了人工智能、机器学习与大数据技术如何重塑现代医学研究，特别是在临床试验设计、患者招募、结果预测及真实世界数据应用等方面的创新实践。
陆盈教授首先回顾了人工智能的发展历程，并指出随着数据规模的不断扩大，AI与机器学习在医疗领域的应用正迎来前所未有的发展机遇，多个在医学研究中具有重要影响的基座模型，正在推动医学研究向更精准、更高效的方向发展。在临床试验中，AI被广泛应用于各个环节，尤其是受试者招募，通过机器学习方法对临床试验的入选标准进行仿真与优化，可显著提高入组率，并且不增加风险。陆盈教授指出，传统临床试验中严格的入排标准是导致招募困难的主要原因之一，而数据驱动的方法可以有效扩大试验人群的代表性，提升试验效率。
在机器学习模型的应用建议方面，陆盈教授提醒研究者不应盲目追求最新模型，而应结合具体数据特点与科学问题选择合适的工具。他强调，AI与大数据技术的应用必须以临床与科学问题为驱动，并呼吁加强数据科学家、统计学家与临床医生之间的跨学科合作。
本次讲座为参会师生带来了人工智能在生物医学领域应用的最新洞见，也为未来跨学科合作提供了重要思路。
