8月28日，應金融學院邀請，香港中文大學統計系教授，教育部長江學者講座教授宋心遠在行遠樓D101會議室以“Deep Learning Approaches for Individualized Causal Mediation Analysis with Survival Outcome”為題作學術講座，講座由金融學院院長周偉教授主持，學校部分青年教師和研究生參加講座。
宋心遠回顧了因果中介分析的發展脈絡，指出傳統方法在處理個體差異和復雜生存結局數據時存在的局限性。據此，她提出了基于條件生成對抗網絡的創新方法，并以阿爾茨海默癥神經影像計劃（ADNI）為實例，展示了該方法在探索APOE-ε4基因與阿爾茨海默癥發病機制中的應用。
宋心遠，香港中文大學統計學系教授，教育部長江學者講座教授，IMS會士，ISI推選會員。研究方向為潛變量模型、貝葉斯方法、縱向數據分析、生存分析及統計計算。目前擔任“JASA-A&CS”“JRSSA”“Statistics in Medicine”“Electronic Journal of Statistics”“Statistics and Its Interface”“CSDA”“Psychometrika”“Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal ”多個國際統計與心理計量學期刊副主編，曾于2014—2016年、2019—2021年分別擔任“Biometrics”及“The Canadian Journal of Statistics”的副主編。
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