发布者：管理科学与工程系 时间：2025-12-30
2025年12月24日，应华东理工大学数据科学与商务智能研究所邀请，新加坡国立大学Hock-Hai Teo教授为商学院师生做了题为“Designing AI-Based Work Processes: How the Timing of AI Advice Affects Diagnostic Decision Making”的讲座。讲座由李嘉教授主持，李英教授、刘璇教授、彭泽余副教授以及部分硕士研究生、博士研究生出席了本次讲座。
Hock-Hai Teo教授讲座现场
Hock-Hai Teo教授在讲座中分享其团队在人工智能与医疗决策交叉领域的最新研究成果，该研究深入探讨了“AI建议呈现时机”对医生诊断质量的影响，为临床智能化实践提供了关键洞见。Teo教授指出，尽管临床AI系统能够为医生提供可靠的“第二意见”，但如何将其自然、高效地整合到日常诊疗流程中，尤其是何时向医生呈现AI建议，此前仍缺乏系统研究。为此，其团队设计了一项对照实验，邀请执业医生分别在三种情境下进行诊断：事后建议：医生先独立完成诊断，再接收AI建议；事前建议：医生在查看病例信息时同步接收AI建议；无建议：完全自主诊断，不接收任何AI辅助。实验结果显示，AI建议的呈现时机对诊断准确性与判断校准具有显著影响。在“事后建议”条件下，医生的诊断表现最佳，而无AI建议的对照组表现最弱。进一步机制分析表明，事后建议能促使医生更全面地分析临床信息，并更主动地理解AI的判断逻辑，从而更有效地辨别AI建议的正误，尤其在AI提供高质量但与医生初诊相左的意见时，医生表现出更强的学习与修正能力。Teo教授在讲座中重点强调：“AI在医疗中的应用不仅是算法精度的问题，更是人机协作流程设计的问题。我们的研究表明，在医生完成初步诊断后再提供AI建议，能更好激发其专业判断与批判性思考，从而实现真正意义上的‘增强决策’。”该研究还基于医生经验与病例特征进行了异质性分析，进一步揭示了不同情境下的适用差异，为未来智能诊断系统的场景化部署提供了实证依据。
在提问环节，Hock-Hai Teo教授与在场师生进行了深入互动，并就多个研究相关的关键问题作出了细致解答。针对研究选题的确立，Teo教授结合自身在信息系统与医疗交叉领域的积累，分享了如何从临床实际场景中识别“人机协同”中的关键矛盾，进而将“AI建议时机”这一容易被忽视却影响深远的因素转化为可验证的学术问题。在研究设计方面，他详细阐述了如何通过对照实验与“有声思维法”相结合，构建能够同时捕捉行为表现与认知过程的实验框架，并解释了选择“事后建议”“事前建议”与“无建议”三种条件的内在逻辑。关于研究样本的获取与协作，Teo教授分享了跨机构合作中与医院、医师群体建立信任、设计符合临床实际的实验流程以及保障数据合规与伦理审查的经验。
会后合影
此次学术讲座氛围浓厚，讨论热烈，参与师生所获颇丰。
报告人简介：
Hock-Hai Teo是新加坡国立大学计算机学院信息系统与分析系的教务长讲席教授。他目前正全力推进三个重点项目：1）运用医疗物联网（IoT）优化流程，提升医疗服务模式与成效；2）塑造新加坡中小企业在数字经济时代的创新能力；3）通过自适应定制化学习平台优化教学内容传递与能力培养，提升学生学习成效。
Hock-Hai Teo现任副校长（研究与技术）办公室人文与社会科学研究主任。此前曾任计算机学院副院长（企业传播）及信息系统系主任。在系主任任期内，他成功提升该系在本地及国际上的知名度与声誉。如今该系已成为全球信息系统与分析领域最具产出力的研究部门之一。在政府机构大力支持下，他协助学院创立战略技术管理研究院与健康信息学中心，作为产业合作与高管教育的平台，并推出全球首创的商业分析学士学位课程，以满足行业对数据科学人才的需求。因其在信息系统领域研究、教学及服务方面的卓越贡献，信息系统协会授予他AIS会士称号。
Hock-Hai Teo先后获得新加坡国立大学信息系统博士学位、计算机与信息科学硕士学位及学士学位，并曾作为访问学者（博士后）在宾夕法尼亚大学沃顿商学院深造。其研究成果发表于MIS Quarterly, Information Systems Research, Management Science, Journal of Management Information Systems, Journal of Association of Information Systems, International Journal of Information Management, Information & Management, Academy of Management Proceedings等权威学术刊物。
撰稿：王睿
审稿：李嘉、吴一帆