4月28日晚，北京信息科学与技术国家研究中心系列交叉论坛（第四十二期）通过线上会议和直播的形式举办，本次论坛邀请了清华大学双聘教授，全国政协常委，中国人工智能学会会士，国际核能院院士张勤教授作题为“动态不确定因果图的基本原理和全科临床辅助诊断实践”的报告。清华大学信息学院院长、信息国家研究中心主任戴琼海院士主持论坛。信息国家研究中心扩大会成员、团队负责人以及校内外师生160余人通过腾讯会议在线参加论坛，累计约25万人次通过IT大咖说、新浪、百度等直播平台在线观看。

张勤教授作学术报告

动态不确定因果图DUCG（Dynamic uncertainty Causality Graph）是一种全图形表达不确定因果知识并具有天然可解释性和泛化能力的新型人工智能理论模型和应用云平台。报告中，张勤教授首先演示了DUCG是如何构建的、如何指导基层医生动态精准收集病情信息（包括问诊查体和各种医学检查），诊断和解释疾病的。最后介绍了DUCG的基本原理，解释了可信辅助智能医疗诊断应该满足的九个必要条件，解释为什么大数据深度学习模型不适合基层全科临床诊断、同时又可为DUCG提供影像和声音识别信息，与DUCG一起共同完成全科临床辅助诊断。

在提问交流环节，张勤教授同与会人员就建库的过程及其有代表性的算法，DUCG推广的规划，以及是否考虑过用DUCG设计一个游戏给村医以降低村医的认知负荷等问题进行了深入交流与探讨。