UCLA 招收2025 Fall机器学习 / AI4Health / AI4Science博士生

导师简介

杨宇喆将于2025年加入加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 计算医学系与计算机科学系担任助理教授。他目前谷歌研究院的访问科学家。他在麻省理工学院 (MIT) 获得计算机科学博士学位，导师为Dina Katabi教授，本科毕业于北京大学。他的研究方向包括机器学习以及健康与医学领域的人工智能，旨在创造能够突破传统临床限制的通用医学人工智能。他的研究成果发表在 Nature Medicine、Science Translational Medicine、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等顶级期刊和会议上，并被 BBC、WSJ、Forbes 等超过300多家媒体报道。他曾获得MathWorks、Takeda和百度博士奖学金，WAIC云帆奖，Rising Stars in Data Science，Forbes 30 Under 30等荣誉。他在AI和帕金森病的相关研究被 Nature Medicine 评为2022年十大重要进展之一。[people.csail.mit.edu]

实验室介绍 & 研究方向

UCLA Health Intelligence实验室将于2025年成立，致力于推进人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗健康、医学以及科学发现中的创新应用，开发能够突破传统临床界限的通用医学AI模型，推动生命科学、医学及基础科学领域的突破。研究涵盖机器学习、健康医学、大模型、生成式AI等交叉领域。具体研究方向包括但不限于：

• AI for Medicine and Science：利用AI加速生物医学的发现，提供针对复杂疾病的新见解和解决方案。过往工作：帕金森病早期诊断的AI生物标志物 [pd-breathing.csail.mit.edu]；追踪疾病进展和药物反应的AI系统 [rf-pd-gait.csail.mit.edu]
• AI for Deployable Healthcare：如何增强AI模型在健康应用中的实际部署能力。过往工作：识别并修正医疗AI部署泛化中的偏差 [nature.com]
• Health Foundation Models：构建能够集成多模态数据并提供个性化健康指导的通用健康大模型。过往工作：多模态生成式AI传感器健康大模型 [arxiv.org]；生理信号的自监督预训练 [simper.csail.mit.edu]
• Health AI Systems, LLMs & Agents：构建健康大模型和助手，使健康信息和医学知识对所有人普遍可及。过往工作：促进公平医疗的基础模型 [nature.com]；家庭睡眠与生命体征监测的AI系统 [people.csail.mit.edu]
• Trustworthy Learning Algorithms：开发可以在医学等高风险应用中可靠部署的AI模型。过往工作：适用于真实场景的可靠ML算法，包括无偏学习 [dir.csail.mit.edu]、算法公平性 [subpopbench.csail.mit.edu]，以及OOD泛化 [mdlt.csail.mit.edu, arxiv.org]
  

上述方向外，非常欢迎感兴趣的同学提出自己的方向和见解，如果你自己的研究方案足够扎实且有趣，我也非常愿意和你一起在相关方向上合作。更多信息请参考我的个人主页：people.csail.mit.edu

对学生的期待

• 有扎实的数理基础和优秀的工程编程能力，具备良好的沟通能力和团队合作精神，并且有足够的时间和耐心接受科研训练。
• 喜欢探索未知领域（特别是上述研究方向），对交叉领域的科学探索有兴趣，对做出在健康、医学等真实世界应用中有影响力的工作有热情。
• 注重工作的实际影响力。相较于追求发表大量论文，你的内在驱动力和工作的影响力更为重要。特别是在论文数量激增的当下，能够做出启发领域同行、真正被应用的研究，是更有价值的成就。
• 加分项：对我的研究方向有强烈兴趣、已有AI/ML或医学AI相关项目经验、算法竞赛经验、或在顶级机器学习会议或综合类期刊上发表过一作文章。
  

在我们组

• 你可以接触到最新的机器学习和医疗AI相关的研究课题和方法，并在机器学习与医学科学的交叉领域掌握多样化的思维方式和研究模式。根据个人情况和偏好，我们会进行每周一到两次的一对一研究讨论。
• 我会根据每个学生的背景提供合适指导，尊重你的想法和兴趣，和你一同探索并推动研究进展，完成相对长期而有意义的科学项目。
• 导师有较为丰富的学术界（MIT、哈佛医学院、Stanford、UW等）合作关系，也会为感兴趣的学生推荐访学的机会。
• 导师有较为丰富的工业界（Google Research，Meta AI等）良好联系，可以为适合的学生提供实习推荐或研究合作机会。
• 除了科研指导外，我也愿意分享人生经验和感悟，并支持学生未来的各种职业选择。
  

申请方式

博士生：我计划在2025 Fall招收约3名博士生。我可以在计算机（cs.ucla.edu，截止日期12月15日）和计算医学（compmed.ucla.edu，截止日期12月1日）PhD项目中指导学生。请通过这两个项目的招生系统进行申请。我会尽力看所有相关申请，但在提交申请材料后，主动联系我将有助于我更快定位你的申请（详见我主页）：

• 邮件：提交申请后，请发送主题为"Prospective PhD student"的邮件至我的邮箱（见主页）。邮件请附上最新的CV、研究经历（发表论文、开源贡献等），并简要说明为什么你对我们实验室感兴趣。
• 导师选择：CS项目的招生系统有一个导师下拉列表，但目前我的名字尚未添加。请在你的SoP中提到我，我会确保我会看你的申请。
• 填写问卷：推荐【forms.gle】以便更好地回复，我会在申请过程中查看问卷信息。
  

博士后：我们实验室也在招收博士后，欢迎计算机科学、人工智能、生物医学信息学等相关领域的应届或即将毕业的博士申请。请直接发送简历至我的邮箱（邮件主题："Prospective Postdoc"）。

实习生/研究助理：我也在招收实习生或研究助理（可以随时加入）。请将简历直接发送给我（邮件主题："Prospective Intern"）并【forms.gle】。

我会查看所有的邮件，但由于收到的邮件较多，可能无法回复每一封，还请谅解。