來源：北京國際數學研究中心

劉默雷老師今年三月參加中國數學會醫學數學分會活動，作大會報告

劉默雷，2025 年 3 月加入北京大學，任北京大學公共衛生學院、北京國際數學研究中心雙聘研究員兼助理教授。2017 年本科畢業于北京大學數學科學學院，2022 年博士畢業于哈佛大學公共衛生學院，加入北京大學之前在哥倫比亞大學生物統計系擔任助理教授。劉默雷的研究方向包括高維統計、半參理論、半監督學習、遷移學習、多來源數據融合、分布魯棒學習，以及電子健康記錄和生物樣本庫大數據驅動的生物醫學研究。

Q1：請簡要介紹一下您當前的研究方向。

A：我的研究聚焦于統計學/人工智能方法與生物醫學大數據應用的交叉領域。方法與理論部分主要涉及：高維和復雜模型統計推斷、半參理論、遷移學習、多來源數據融合，以及分布魯棒學習等；近期我還在開展可信賴和可解釋 AI 相關的研究。在交叉應用方面，我從事的合作研究主要涉及基于電子健康與生物樣本庫大數據的風險預測、藥物安全性研究、多人群基因組學研究等，目的是通過數學與醫學的深度交叉，實現由數據驅動的醫療決策支持與精準醫療。簡單來說：從生物醫學研究和臨床實踐所積累的海量數據中發掘規律和知識，以改善現實世界中健康與醫療方面的決策。

Q2：是哪些因素促使您選擇了目前的研究方向呢？

A：我在北大數院本科側重理論學習與訓練，為今后的研究打下了很好的基礎。在哈佛生物統計系讀博期間，我在導師蔡天西的引導下接觸到了醫療大數據的交叉學科前沿研究，認識到自己此前學習的統計和數學能幫助人們解決諸多具有科學價值和現實意義的問題。同時，醫學領域的復雜性為方法和理論創新提供了豐沃的土壤。這種學科間的互補與交叉性激發了我的研究熱情 —— 看到自己開發的方法與工具落地產生價值，并解開其背后的 「 數學問題 」，這一過程能帶來雙重的實現感。因此，我畢業進入學術界后，選擇繼續在數據科學和生物醫學的交叉領域開展研究。

Q3：在您的求學經歷中，有沒有一些特殊的 「 瞬間 」 可以分享？

A：在我感覺自己從高中到本科再到讀博的求學經歷都挺充實的，過程中讓我印象深刻的多數都是那種自己在努力了很久后，最終取得進步或成果的時刻。

第一個 「 瞬間 」 是我本科第二年在張平文老師的《研究型學習》課上完成了自己第一個在數據科學方面的研究項目。那是我首次體驗了從選題立項到做研究再到寫論文的完整的科研過程。課題是基于機器學習方法建模，利用生產參數預測工業產品質量（用了那時剛學到一點皮毛的神經網絡模型，意外發現效果還不錯）。我當時在課上做完結題報告后覺得非常有成就感。

第二個 「 瞬間 」 是我博士期間做的第一個項目論文被統計學頂刊接收。我從博一開始這個項目，從構建框架、提出方法到理論驗證、實證研究，過程中付出了很多努力，同時也學到很多東西。這篇論文經過兩次大修，最終在我博士第四年被接收。收到這個消息后，我是發自內心感慨做研究不易。

第三個 「 瞬間 」 是我博士最后一年獨立于導師或任何 「 資深作者 」 完成的工作在次年被統計學頂刊接收。論文是由我和一個同齡的朋友（我們還是高中同學）合作完成的，它重要的意義在于說明我們有能力以一個獨立研究員的身份完成高質量工作了。所以，這個成果給了我很大信心。

PS：這還要感謝我的導師蔡老師和 Lucas Janson，他們在我博士后期就開始鼓勵我開始更獨立地做研究。我們這篇工作的思路剛出現時也問過他們要不要作為指導老師參與，他們都出于對我長期發展的考量，建議我獨立完成它，但同時在這個過程中也不吝嗇自己的幫助。

Q4：您為什么會選擇來到北京大學工作呢？對于在北大日后的研究工作有什么期待嗎？

A：我選擇回到北大工作，主要有三個原因。第一，我出國留學這些年見證了國家的發展，現如今國家在 AI 的助力下推進健康醫療數字化建設，「 數字健康 」 將成為提升全民健康的核心驅動力之一。我的研究方向正與此契合，北大更能為我提供理想的跨學科交叉研究的平臺，這讓我對回來后的工作非常期待。

第二，放眼全球，北大既有最頂尖的師資也有最優秀的學生。我本科就是北大數院的，這里的人才培養水平讓我印象深刻 —— 老師們有嚴謹又包容的治學態度；周圍同學努力上進，學習風氣很好；既提供扎實的理論基礎訓練，也給予充足的機會讓我在本科就能接觸到自己感興趣的前沿研究。

第三，我最近剛入職，看到很多本科時教過我或帶我做過科研的老師還在這里，能讓我想起充實快樂的本科四年，有種 「 回家 」 的感覺。

我對日后的教研工作十分期待。一方面，我希望能依托北大醫學部和數院的寶貴平臺，建立一個能將統計學、信息學、生物醫學有機結合的復合型研究團隊，團隊成員有不同背景和專長，能夠很好地合作與互補，從而在數據科學與生物醫學的交叉研究上取得成果。另一方面，我希望能通過高質量的教學和科研指導，從北大發掘與培養適合從事交叉學科研究的學生 —— 未來計劃開設一門結合數據科學、人工智能和生物醫學的課程，把理論與應用有機結合起來，培養復合型人才。

Q5：您對想進入生物統計領域的學生們有什么建議嗎？

A：第一，打好基礎（既包括分析、代數、概率統計，也有寫代碼這種 「 動手 」 能力）。

第二，培養能時刻學習新事物的精神與能力。這些年數據科學和 AI 飛速發展，這為生物醫學大數據的交叉研究提供了很好的契機。同學們若想利用這個機會做好交叉研究，就需不斷了解和掌握不同領域前沿的研究進展與新技術。

第三，在打好基礎，學有余力的基礎上，找機會做一些科研實踐。我本科第三年開始有幸受葛顥、趙宏宇（耶魯大學）、錢敏平、周曉華等老師的指導做了生物統計方向的多段科研。雖然那時作為一個本科生沒法做得很深入，但我從本科科研中收獲到的綜合能力上的提升（例如：文獻學習、創新性思維、合作、學術寫作等）是巨大的。這為我攻讀博士學位做了很好的鋪墊。讀博期間我的一個感受就是：與單純的課堂學習相比，我在科研中掌握的知識和技術要牢靠和持久的多。還需要注意一點：現在同學們科研的熱情很高，機會也很多，但最為可貴的還是能堅持下來，踏實把具體的事情做好。

Q6：可以介紹一下您的興趣愛好嗎？做數學研究是一項艱苦的工作，您有什么放松自己的好辦法嗎？

A：我比較宅，不太喜歡出去玩，從小喜歡足球。因此，平時的娛樂活動以電子游戲、看足球比賽、看劇/電影這些為主。我對足球和卡牌類游戲尤其感興趣，也玩一些知名的 3A 游戲。最近回國后工作變忙，玩游戲的時間變少了，于是更有限的時間花在收集球星卡這種更省時間的愛好上了。

Q7：您認為跨文化學習和工作經歷對個人學術發展重要嗎？請談談您在這方面的經歷和體會。

A：跨文化經歷對我的個人學術的發展幫助很大。我認為 「 跨文化學習/工作 」 的好處主要體現在：有更多機會通過學術報告和交流了解前沿的研究領域，結識合作者。哈佛和哥大的學術氛圍和科研環境都很棒，尤其體現在多領域交叉學科研究上 —— 其中的先進經驗和理念值得我們。但與此同時，我也覺得碩士或博士階段的跨文化學習并非必需，同學們還是要結合實際情況找到適合自己的 「 出路 」。

我個人在對比了國內外的經歷后，覺得北大數院和公衛學院在博士生基礎教學和科研能力的培養上并不弱于國外一流大學，國內這些年也培養出了很多能夠達到國際一流水準的優秀學生。

此外，在過去幾年間，「 遠程科研 」 也越來越流行。我在哥大任職期間就帶過幾個在國內和我做 「 遠程科研 」 的本科或碩士研究生，其中一部分同學我到現在都沒當面見過，不過這一點也不影響他們在這段經歷中學習知識、提升能力并取得學術成果。

隨著大語言模型的普及，學習前沿知識的門檻和時間成本都在降低。因此，我從一個比較務實的角度出發，認為傳統意義上的跨文化學習經歷雖然很好，但并不是成功的唯一途徑。

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