加州州立大学孔银飞教授应邀到财经数据科学重点实验室讲学
2025年6月10日，财经数据科学重点实验室特邀加州州立大学富乐顿分校商学院孔银飞教授讲学。本次讲座以“Using Machine Learning to Advance Disparities Research: Subgroup Analyses of Access to Opioid Treatment”为题，在财经数据科学协同创新中心406会议室举行，由实验室和统计与数据科学学院共同组织，吸引了众多师生前来参加。
孔银飞教授介绍了一种基于机器学习方法的类阿片使用障碍治疗的差异性研究，特别聚焦于患者的治疗入院等待时间。基于2015-2017年治疗事件数据集（TEDS-A）的超过94万条治疗记录，孔教授展示了一个两步的建模过程：首先，在预测阶段训练多个机器学习分类器预测治疗入院延迟的概率；其次，识别在协变量条件下表现出差异性种族差异的子群。
讲座还探讨了入院等待时间作为因变量在性别和种族维度上的差异，结合因果推断方法研究异质性治疗效果（HTE）。孔教授通过理论与数据的结合，展示了如何利用先进算法揭示复杂的交集性因素和种族差异，为公共健康领域的政策制定和社区治疗优化提供了宝贵见解。互动环节中，师生们围绕因果推断、机器学习模型和实际应用展开热烈讨论。讲座在浓厚的学术氛围中圆满落幕。