5月11日下午，南方医科大学方智文教授在百全楼211会议室作了题为“行为智能化分析及医学应用”的学术报告。讲座由信息学院院长谢四连教授主持，副院长周桃云教授、侯周国博士等学院青年教师代表参加。

讲座伊始，谢四连代表学院对方教授的莅临表示热烈欢迎，并简要介绍了方教授在人工智能与智慧医疗交叉领域的深厚学术造诣与丰硕成果。

报告中，方智文教授首先系统介绍了其团队近年在“弱监督医学量表学习”方面的突破性进展。针对传统临床评估依赖大量精细标注数据、泛化能力受限的痛点，团队提出了Rhythmer模型（Ranking-based Skill Assessment with Rhythm-aware Transformer）。该模型创新性引入基于时长分组加权的韵律模式学习、节律协同编码机制，有效提升了弱监督条件下医学量表评估的准确性与鲁棒性，为自动化临床量表打分与康复训练量化评估等提供了新范式。随后，他详细阐述了团队在“视频异常检测”领域的最新成果。面对复杂医疗监控场景中异常事件界定模糊、标注成本高昂的挑战，团队提出了Multilingual-Prompt-Guided Directional Feature Learning方法，该方法通过视觉-语言多模态深度协同，利用多语言提示词引导特征空间学习，并结合渐近有向分离损失函数等，显著提升了模型对弱监督视频异常行为的捕捉能力与识别精准度，在病房安全预警、术后监护等场景中展现出良好的应用潜力。在行为分析的临床落地层面，方教授结合程序视频分析案例，深入讲解了团队在注视行为分析、眨眼分析、手势分析及跌倒行为检测等方面的研究实践。

报告结束后，彭自立博士、谢玮博士等结合自身研究方向，就弱监督学习、多模态的优化策略等问题和方教授进行了深入交流。谢四连在总结发言中表示，此次讲座内容前沿、逻辑严密、应用导向鲜明，不仅系统展示了人工智能在行为分析与医学健康领域的技术演进路径，也为我院拓宽研究视野、促进学科交叉融合提供了宝贵契机。学院将继续搭建高水平学术交流平台，推动产学研用深度融合，助力AI技术创新与人才培养。

（文：彭自立；图：李朝鹏；一审：龚成；二审：朱高峰；三审：谢四连）