10月13日，yh86银河国际暨数据科学与大数据分析协同创新中心举办了2022-2023学年第三期学术沙龙。应用统计系崔婷婷博士为师生带来了一场题为“最优动态治疗方案的贝叶斯变量选择方法”的学术报告，报告由应用统计系主任周力凯主持，三十余位教师和研究生参加了报告。

崔婷婷博士首先介绍了个性化医疗相关的实际背景及个性化医疗在统计上的一般性框架。随后，崔婷婷博士针对高维变量下的多阶段最优治疗方案问题，给出了一种新的解决方法——高维贝叶斯Q-learning (HBQL)方法，该方法解决了在贝叶斯框架下，面对高维数据该如何挑选影响治疗效果的重要变量并估计最优动态治疗方案的问题。最后，崔婷婷博士通过大量的模拟结果以及实际数据(重度抑郁症的临床试验数据(STAR*D))分析，展示了该方法的有效性以及可行性。

在学术沙龙的讨论环节，崔婷婷博士与在座师生就个性化医疗关心的热点问题、临床实践中收集患者数据的类型及治疗方案的取值等问题展开详细探讨，有效拓宽了学生的研究视野，为今后研究方向提供了新思路和新见解。