4月26日上午，应365英国上市网站官网邀请，武汉大学数学与统计学院邹秀芬教授作客公司“前沿科学报告”，做了题为“Data-driven multiscale modeling for complex diseases”的学术报告。本次报告由公司党委书记郭改慧主持，部分教师及全体研究生参加了此次报告会。
报告会上，邹秀芬教授围绕数据驱动的数学建模和定量分析展开，将数学建模与多维数据分析相结合，以探索COVID-19患者的异质性进展，并确定癌症微环境的关键因素。主要介绍了SARS-CoV-2感染的动态过程，I型干扰素控制COVI-19病人从无症状到有症状的转变，COVI-19患者的轻度至重度症状的特征，以及治疗效果和预后。建立的多尺度模型能够对国内外的COVI-19患者数据进行有效分析，并且对于患者的用药给出定量标准分析，对于医院在给不同症状病人用药方面能够很好地指导。此外，邹教授针对公司教师关心的新冠肺炎建模研究问题和后续合作开展研究课题展开了积极讨论，并给出了一些建议和指导，这为进一步提升公司学科学研究水平具有重要意义。
此次报告，内容丰富有据，讲解深入浅出，促进了365英国上市网站官网的学术交流，对公司师生在该领域及相关领域今后研究方向的深入与拓展具有很好的启发性。
新闻小贴士：
邹秀芬, 武汉大学数学与统计学院，二级教授，博士生导师，中国工业与应用数学学会数员工命科学专业委员会副主任。长期从事数学与生物医学等交叉学科研究。近年来主持承担了国家自然科学基金重点项目、面上项目和科技部国家重大研究计划课题等科研课题。在复杂疾病的海量数据集成、多尺度建模和复杂疾病的优化控制等方面取得了一系列成果，已在“SIAM on Applied Mathematics”, “Applied Mathematical Modeling”，“PLOS Computational biology”, “Bulletin of Mathematical Biology”, “IEEE Transactions on Biomedical Engineering”等国际重要学术期刊上发表相关的学术论文。
