值此港大-复旦IMBA项目20周年之际，港大经管学院沈海鹏院长亲临讲坛！

  与大数据联网，与跨界精英对话，无需远行，浦江边便可聆听主讲的后MBA课程！

  沈海鹏教授, 香港大学经济与工商管理学院终身教授，副院长（知识交流），美国统计学会 Fellow，国际统计研究院 Elected Member；北京脑重大疾病研究院兼职教授，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心生物统计和影像／基因分析实验室教授；

  沈海鹏教授说，在大数据时代，数据输入质量和数量一样重要，他已经将数据分析应用到银行呼叫中心和精准医疗等领域。

  在1936年的美国总统选举中，“文学文摘”杂志当时进行了有史以来顶级规模的民意调查。该杂志邮寄发出了1000万份问卷，得到24％的回应率，并且充满信心地预测共和党候选人阿尔弗雷德兰登将以57％比43％击败总统富兰克林罗斯福。然而结果却大相径庭：罗斯福以62％比38％获胜。

  沈海鹏教授喜欢举这个例子，因为它突出了一个即使在今天也依然存在的大数据的陷阱。民意调查机构失误的原因是因为他们的抽样人口中较富裕的人群比重很大，其中大多是共和党选民。相比之下，盖洛普的一次规模更小但更有代表性的50,000人的民意调查正确预测了大选结果。

  “规模并没那么重要，重要的是收集的数据是不是来自你要研究的目标人群。如果是这样，那么50,000的样本量可以给你比240万样本量更好的答案，“他说。

  沈教授作为数据科学家，在银行呼叫中心，精准医疗和医院管理等不相同的领域有着多年的大数据应用经验。他早期的研究涉及与美国FleetBoston Bank的客户服务部门合作，通过追踪客户在系统移动的模式找出瓶颈和不平衡。这项研究还显示，呼叫中心的员工们通过挂断电话几秒钟来增加他们的客户数量，VIP客户在等待时更愿意等待更长时间，并且所有类型的客户倾向于在60秒后挂断电话，当录制的信息要求或者提醒他们继续等待时，他们会继续等待。“这项工作展示了通过大量的数据和简单的分析可以揭示不同的客户行为”他说。

  2006年之前，沈教授可能将他的研究局限在相对更传统的商业主题上，但在2006年，当他在美国的工作访问北京期间，他的父亲病倒了。他想到自己不认识任何可以给他父亲护理建议的医学专家，因此当他回到北卡罗莱纳大学教堂山分校工作时，他开始在医学领域寻找潜在的合作者。

  他参加了一个顶级神经科医生会议，会上分享了他在数据分析方面的专业相关知识，并与中国和美国学者在精准医疗，特别是中风方面建立了卓有成效的合作关系。

  这项工作将有明确的目的性的研究和现有数据的搜索结合起来，以便了解哪些信息可以从患者人口统计，诊断，病史，实验室结果等已有信息中提取出来。

  “这是利用大数据平台从已收集的数据中提取价值的第二代尝试。这样做的好处是你增加了你测量的尺寸和样本量，“他说。

  在一个项目中，沈教授和他的合作者分析了多个数据库，以确定因夜间或清晨血压飙升而有复发风险的中风患者。在另一个项目中，他们发现用阿司匹林和血液稀释剂治疗中风患者比单独使用阿司匹林更有效。这已纳入美国和别的地方针对中风患者的医学指南。

  沈教授也是2000万国家重点项目受赠人之一，该项目用于为中国改善卒中患者护理制定数据支持系统。目标是使医生能够输入患者特征，并查看哪些治疗方法适用于具有类似特征的患者。这对于医疗资源相对匮乏的基层医院和没有经过三甲医院培训的医生尤其有用。

  他还设法将他的两个工作领域连接在一起，尽管间接地将他用于筹划呼叫中心的方法应用到一家中国医院的病人移动中，结果还是发现了急诊室和影像科之间有一个瓶颈，后来发现这个瓶颈是由于拥挤的走廊造成的。医院向影像科开了一个地下通道，解决了这个问题。

  “将我在神经学，商业分析和机器学习方面的工作联系在一起的首要主题是数据驱动的决策制定，并用它来提高服务的效率和质量，”他说。“大数据是未来，因为谁拥有最好质量的数据将拥有最好的AI人工智能]应用”

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