科学计算研究者

余枫云

海德堡大学科学计算理学硕士(2023-2026);清华大学工业工程理学学士(2019-2023)

我希望为医生和患者构建值得信赖的机器学习,让人能够检视答案、而不只是看分数的系统,更重要的是能够从数据中学到知识。我在德国癌症研究中心(DKFZ)的硕士论文探讨了这样的问题:一个空间转录组图模型究竟学到了什么,更高的准确率是否真的意味着更好的生物学。

现居海德堡。离开电脑的时候,我喜欢跑步,做饭,以及打羽毛球。

余枫云站在湖边,背后是雪山

研究兴趣

机器学习与健康的交汇处,也是我不断追问“模型究竟知道什么”的地方。

可解释的几何深度学习

打开空间转录组图神经网络的“黑箱”:它的注意力学到了什么,以及为什么仅靠准确率指标会与生物学意义脱节。

因果推断

基于健康数据的离散选择实验与聚类分析,从新冠疫苗偏好(n=12,000)到慢阻肺患者表型(n>10,000)。

健康经济学

估算慢性病的全球经济负担,并在 UK Biobank 等大型队列上对死亡风险预测方法进行基准测试。