为推动统计与数据科学交叉领域的学术交流与融合发展，2025年5月27日，中国人民大学统计与大数据研究院张宇谦助理教授应邀做客我院，带来题为《Balancing utility and cost in dynamic treatment regimes》的精彩学术报告。本次讲座由统计学院经济统计系陈宝麟主持，吸引了众多师生积极参与，现场气氛热烈。

张宇谦老师以“精准医疗”中的动态个性化决策问题为核心，围绕如何在真实医疗情境中优化治疗策略、平衡效用与检测成本的关键议题，系统介绍了其团队近期在强化学习与因果推断交叉方法方面的研究进展。报告特别强调，在个性化医疗中，不同病人的协变量信息不仅影响治疗效果，还涉及真实且不可忽略的经济成本。因此，如何合理选择检测项、精准制定治疗计划成为本研究关注的核心。

张老师提出了一套基于观测数据的两阶段优化方案构建框架，引入了Q函数、策略学习与线性近似等方法，在兼顾治疗效果最大化的同时控制检测与治疗成本。在理论分析的基础上，张教授进一步以MIMIC-III脓毒症患者的真实ICU数据为例，展示了所提方法在实际医疗数据中的应用效果。结果表明，该方法在不同成本意愿参数设定下，均优于现有多种基准策略，具有较强的适应性和实际潜力。

在互动环节，张教授就师生们提出的成本设定依据、动态策略与经典生存分析的关系、阶段划分的实操性等问题进行了深入解答，赢得了现场师生的一致好评。与会者纷纷表示，本次报告内容丰富、理论扎实、实践导向鲜明，不仅拓展了研究视野，也为从事健康经济学、医疗统计建模等方向的研究人员提供了宝贵的思路与启发。