2025年11月27日，来自北京大学医学部与国际数学中心双聘研究员刘默雷教授应邀莅临上海交通大学医学院临床研究中心并作题为“Improving Robustness of the Model-X Inference with Application to EHR Studies”的学术报告。刘默雷教授长期聚焦于高维复杂数据推断、数据融合、半监督学习等统计学前沿领域，在生物医学信息学、基因组学等应用领域取得了丰硕成果，他的报告吸引了相关研究领域师生的关注。
在报告中，刘默雷教授深入探讨了模型-X条件随机化检验（CRT）这一强大的条件独立性检验方法。他首先指出，传统的CRT方法虽然灵活有效，但其有效性严重依赖于对暴露变量X条件分布的精确建模，尤其是在高维协变量Z存在时，模型偏差将严重影响检验结果。为解决这一关键挑战，刘默雷教授及其团队提出了创新的Maxway CRT方法。该方法通过同时学习响应变量Y的条件分布来校准X的重抽样分布，显著提升了检验的鲁棒性。
刘教授从理论角度证明，Maxway CRT的I类错误膨胀可以被有效控制，并具备“近似双重稳健”的优良性质。此外，他还介绍了该方法在半监督学习、迁移学习等实际场景中的具体实现算法，并展示了其在电子健康记录（EHR）和生物样本库数据研究中的成功应用，为利用真实世界数据进行可靠的因果推断和关联分析提供了有力的工具。
整场报告内容丰富、逻辑严谨，引发了在场师生和研究人员的浓厚兴趣。在问答环节，与会者就方法的理论细节、应用前提以及在实际临床数据中可能遇到的挑战与刘默雷教授进行了深入而热烈的讨论，进一步促进了临床研究方法学领域的交叉融合与创新发展。
