4月29日下午，“统计大讲堂”第一百一十六讲——COVID-19专题系列讲座第五讲顺利举行。本次讲座为线上讲座，近两百人通过腾讯会议及在线直播参与研讨。本次讲座以“基于患者CT影像纹理和临床特征构建COVID-19诊断模型”为主题，邀请首都医科大学公共卫生学院副院长郭秀花教授作为报告人，中国人民大学统计学院副院长李扬教授作为评论人。统计学院教授易丹辉、肖争艳，助理教授周静参加讲座。讲座由中国人民大学应用统计科学研究中心主任李静萍主持。

李静萍简要说明了本次讲座的注意事项，并介绍了报告人郭秀花与评论人李扬。郭秀花现任首都医科大学公共卫生学院副院长、流行病与卫生统计学系主任、临床流行病学北京市重点实验室主任，主要研究方向是健康医疗大数据建模与统计推断。李扬是中国人民大学统计学院副院长、统计咨询研究中心主任，主要从事相关型数据分析、模型选择与不确定性评价、潜变量建模、临床实验设计等领域研究。

李扬认为，郭秀花团队的研究视角非常新颖，特别是基于纵向随访数据的诊断模型为实证工作提供了一个新视角，可以整合流行病调查数据和临床检测数据构建高风险人群预警模型，具有很高的社会价值。最后他就是否可以利用先验经验信息提升病灶划分精度、结合组合算法强化诊断工具等问题与郭秀花进行了探讨。

在交流提问环节，易丹辉、周静等围绕患者病情严重程度分级诊断、CT图像识别技术等问题与郭秀花展开讨论。本次报告帮助大家对基于患者CT影像纹理和临床特征构建COVID-19诊断模型有了更深的理解。