華科校友程璐斬獲美國NSF科研獎！用可信AI助力AI醫療奇點

新智元報道

編輯：艾倫

【新智元導讀】華科校友、UIC 助理教授程璐接連斬獲 NSF CAREER Award 及阿爾茨海默病研究重磅資助。從構建患者「數字孿生」助力攻克阿爾茨海默病到攻克大模型信任危機，這位青年學者正用嚴謹的數理邏輯解碼生命與算法，詮釋科技向善。

在 AI 試圖重構醫療與信任的十字路口，一位來自中國的青年學者正在用數學語言重新定義「確定性」。

美國國家科學基金會（NSF）先后公布兩項重要科研資助名單，伊利諾伊大學芝加哥分校（UIC）計算機科學系助理教授程璐（Lu Cheng）成為焦點。

她不僅憑借在「負責任的大語言模型」領域的開創性研究拿下了象征青年學者最高榮譽之一的NSF CAREER Award，更作為核心負責人之一，獲得 NSF 90 萬美元的聯合資助，旨在通過 AI 與數學建模為阿爾茨海默病患者建立「數字孿生（Digital Twins）」。

https://engineering.uic.edu/news-stories/lu-cheng-receives-nsf-career-grant-to-improve-ai-accuracy-reliability/

https://today.uic.edu/how-digital-copies-make-medicine-more-personal/

從華中科技大學的校園走出，到如今站在 AI 可信度與智慧醫療的國際前沿，程璐正在用兩條平行的科研軌跡，回答著同一個命題：如何讓冰冷的算法真正造福于脆弱的人類生命？

解碼大腦與馴服算法

對于程璐而言，這兩項資助看似處于不同維度，實則殊途同歸。

在與賓夕法尼亞州立大學（Penn State）合作的跨學科項目中，程璐團隊試圖攻克的是醫學界最棘手的堡壘之一——阿爾茨海默病。

這種疾病的殘酷之處不僅在于它對記憶的吞噬，更在于其高度的異質性：同樣的癥狀，在不同患者身上可能有著截然不同的病理軌跡。

「傳統的“一刀切”治療方案在這里往往失效。」程璐在接受UIC校方采訪時解釋道。為此，團隊提出了一種極具科幻色彩的解決方案：構建患者的「數字孿生」。

這并非我們在電影中見到的視覺化替身，而是一個「活的計算模型」。

它由無數臨床數據、生物標志物以及從海量醫學文獻中提取的知識圖譜編織而成。

在這個模型中，AI 大模型負責閱讀和解析浩如煙海的科研文獻，而數學建模則負責模擬生理過程。

「通過這個數字副本，醫生可以在虛擬世界中進行“假設”推演，」程璐描述道，「如果我們現在干預，改變藥物、睡眠習慣或血管風險因素，這位患者未來一年的認知衰退曲線會發生怎樣的偏轉？我們是在比較可能的未來，而非簡單地預測一個結局。」

如果說「數字孿生」是將 AI 作為手術刀刺向病灶，那么她獲得的另一項殊榮——NSF CAREER Award，則是對這把手術刀本身的打磨與質檢。

該項目題為《負責任的語言模型的共形方法》（CAREER: Conformal Methods for Responsible Language Models）。在 ChatGPT 等大模型不僅重塑生產力，也因 AI 幻覺和偏見引發信任危機的當下，程璐的研究直指核心痛點：不確定性量化。

目前的商業大模型多為「黑盒」，用戶難以知曉 AI 在回答問題時究竟有多大把握。

程璐試圖引入「共形預測（Conformal Prediction）」這一統計學工具，為大模型的輸出建立嚴格的數學保障。

簡單來說，她希望 AI 不僅能給出答案，還能誠實地告訴人類：「在這個回答里，我只有 60% 的把握是正確的，因為數據源存在某種偏差。」

這種「知之為知之，不知為不知」的能力，是 AI 從聊天玩具走向臨床診斷、自動駕駛等高風險領域的關鍵入場券。

喻家山下的起點

2011 年，程璐進入華中科技大學，就讀于物流管理專業（物流系統工程方向）。

在武漢喻家山下度過的四年本科時光，為她打下了扎實的數理基礎。

簡歷顯示，本科期間她也是國獎獲得者，這種追求卓越的習慣貫穿了她隨后的學術生涯。

從華科畢業后，她赴美深造，先是在倫斯勒理工學院（RPI）攻讀工業工程碩士，隨后在亞利桑那州立大學（ASU）師從著名華人學者劉歡（Huan Liu）教授攻讀計算機博士學位。

在 ASU 期間，她便嶄露頭角，獲得了包括「CS 杰出博士生」在內的多項榮譽，并在 IBM 研究院和微軟研究院積累了業界視野。

2022 年加入 UIC 任教后，她的研究視野進一步聚焦于「AI for Good（AI 向善）」。

這絕非一句空洞的口號，而是被她拆解為因果推斷、算法公平性以及如今的數字孿生等一個個具體的數學問題。

當數據有了溫度

程璐的兩項研究其實在傳遞一個共同的信號：AI的下一階段，將不再僅僅是參數規模的競賽，而是對「具體的人」的關懷。

在阿爾茨海默病的研究中，她強調因果結構的重要性——不僅僅是預測「誰會得病」，而是理解「為什么得病」；

在 CAREER Award 的研究中，她關注算法公平性，試圖消除模型因訓練數據偏差而對特定群體產生的歧視。

正如她在解釋數字孿生時所言：「在這個模型里，每一個數據點都不是冰冷的數字，它們更新自患者的每一次心跳、每一份血液樣本。我們正在創造每一個病人的獨特數字版本，因為在現實世界里，每一個生命都是獨一無二的?！?/p>

從華科的嚴謹學風到國際學術舞臺的前沿探索，程璐正用代碼編織一張安全網，試圖兜住那些在疾病中下墜的記憶，也試圖兜住人類在 AI 浪潮中搖搖欲墜的信任。

在這個被算法包裹的時代，或許技術最動人的歸宿，就是當數字世界的孿生鏡像終于看清了人類面龐的那一刻，它選擇的不是冰冷的計算，而是溫柔的守護。

參考資料：

https://lcheng.org/

https://engineering.uic.edu/news-stories/lu-cheng-receives-nsf-career-grant-to-improve-ai-accuracy-reliability/

https://www.psu.edu/news/research/story/can-digital-replicas-patients-help-personalize-alzheimers-treatment

https://today.uic.edu/how-digital-copies-make-medicine-more-personal/