Year:    2018

CAM-Net Digest, Vol. 15 (2018), Iss. 8 : p. 4

Abstract

与很多望之俨然、不苟言笑的学者不同，温和可亲是周晓华教授给人留下的第一印象。稍加交流，你便能感到：他的话语朴实、严谨，但却充满亲和力，流露着一种人情练达的智慧以及包容开放的气度。周晓华说，要做好生物统计学，思维要严谨、眼光要敏锐、心态要开放。或许，他自己便是践行这一信条的最佳典范。

作为一名生物统计学家，周晓华在国际上享有盛誉。他在包括Journal of the American Statistical Association、Journal of the Royal Statistical Society Series B、Biometrika、Annals of Statistics、Biometrics、Statistics in Medicine等顶尖统计学及生物统计学期刊上发表SCI论文230余篇。周晓华在诊断医学统计学方面做出了许多重要贡献，是国际上诊断医学领域最著名的统计学家之一。他在ROC曲线基础上提出了一种新的统计思路；在诊断试验的meta分析、ROC曲线及回归的非参，半参数平滑估计、矫正证实偏倚方面，均提出了新的重要的统计方法。特别是在矫正证实偏倚方面，周晓华做出了重要的、原创性的贡献。出版了诊断医学方面的第一本综合性统计学著作Statistical Methods in Diagnostic Medicine（中文译名《诊断医学统计学》）。近年来周晓华一直专注于解决被破坏的随机试验中三类情况的因果效应的估计问题：(1)截断死亡;(2)非依从性;(3)缺失数据。周晓华和他的同事提出许多重要的、原创性的统计方法来解决这些问题。

周晓华是美国统计学会、国际统计学会、美国科学促进会会士，主持多个美国联邦政府资助的统计方法学及美国国家老年痴呆合作研究中心的相关研究项目。不过，比起自身的成绩和荣誉，周晓华更关心的是中国生物统计学科的发展，以及生物统计学对解决当下中国的医疗问题的帮助。

3月16日，周晓华辞去在华盛顿大学的教职，开始担任北京国际数学研究中心全职教授。求学之路、科研心得、学科发展……在怀新园的晨光之中，周晓华侃侃而谈，平静的语气下，是对科研的执着、对祖国的热爱。

不忘初心，献身科研

周晓华走上统计学的道路，颇有几分机缘巧合的意味。从初中开始，周晓华便显现出过人的数学天分。高中时，他在数学竞赛中获奖，进入大学后学习数学专业，在旁人眼中，他或许会顺理成章地成为一名数学家。

“但大学期间，我发现相比于纯理论，自己更喜欢做一些应用性的研究。”周晓华说：“我常常想，能不能用数学工具解决一些实际问题？”

“人生有的时候很奇妙。”他说。很快，他迎来了人生的第一个重要转折。本科成绩一直名列前茅的周晓华获得了院系唯一一个国家公派留学的机会。这一次，他选择出国攻读统计学。当时，周晓华对统计学了解不多——只是知道它既有着数学的严谨性，也讲究实际应用。

1985年，周晓华远渡重洋。作为改革开放之初走出国门的一代，他的求学之路充满了“筚路蓝缕”的意味。语言问题是周晓华在国外面对的第一个挑战。“除了下功夫学专业课，还花了很多时间把英文补上去。”周晓华笑道，他至今还记得初到加拿大时的尴尬。“我从机场去学校，出租车司机是印度裔。人很友善，但他的英语我一句都听不懂。”

硕士毕业，周晓华进入俄亥俄州立大学攻读生物统计学博士。在普通人看来，这是一个相对“冷门”的学科，但在周晓华眼中，需要处理大量复杂数据、随机过程的医学领域，正是统计学“大展拳脚“的好地方。实际上，在美国，生物统计学并不“冷门”，相关研究者是医疗机构、制药公司的抢手人才。博士毕业后，哈佛大学的博士后项目向周晓华伸来橄榄枝，不过，这一项目与他博士期间研究的理论并不完全契合。是挑战自我，继续科研，还是走出校门赚钱？周晓华也曾犹豫过。

然而，对科研的热爱，是周晓华不变的初心。最终，他选择进入哈佛大学，继续为科研奋斗。“人还是要有点理想，我们不说大话，但是要有自己的追求。”周晓华笑道，“不管成不成功，你都追求过了，就没有遗憾。追求的过程就是一件很享受的事情，哪怕没有成功，你也是在往前走。”

融会贯通，经世致用

生物统计学是一门在医学领域找规律、做预测的学问。小到制定具体疾病的诊断方法、评价药物与医疗器械的安全性有效性，大到设计一个国家的公共卫生制度，生物统计学的应用极其广泛。

“一名好的生物统计学家，既要有数学家的严谨，也要有对现实问题的敏感，还要会和医生打交道。“周晓华说：“在医学领域，统计学家要面临更多的变量，更大的随机性。如何把实际的医学问题提炼成可解决的统计学问题，就显得尤为重要”。

在周晓华看来，用数学工具解决实际问题，就是他钻研的最大动力。在《诊断医学统计学》中，他提出了新的矫正证实偏倚的方法，在诊断医学中应用广泛。例如，由于拍摄X光片存在着一定的误诊概率，肺癌的最终确诊需要依赖肺部切片。问题是，只有经过X光诊断罹患癌症的患者，才会进行进一步的切片检查。而X光片没有问题的患者，通常不会进行切片。这就导致肺癌的诊断过程中，检验的灵敏度过高而特异度为零。但利用周晓华的理论和方法，则可以用数据来估计整个人群的灵敏度和特异度，为诊断非切片病人提供了巨大帮助。
“医生觉得很奇妙，认为是不可能的事。”周晓华露出微笑：“解决了实际问题，还是很有成就感的。”

这样的例子还有很多。无论是参与美国药监局的新药审批、进行阿兹海默症的研究，还是与国家卫计委合作研究中国人口的死 亡数与寿命预估，周晓华念兹在兹的，始终是用统计学工具为人类造福。在他眼中，生物统计学是更偏向于应用的学科。如果一种新理论没有人去应用，那就是失败的。衡量一种统计方法的标准，就是能不能解决实际问题。

不过，也正是研究对象的复杂性，决定了生物统计学是数学、统计学、计算机科学与医学的交叉学科，再加之大数据、人工智能对科研领域的影响，只有拥有跨学科的视野与融会贯通的能力，才能真正解决实际问题。

在科研中，周晓华特别看重“开放的心态”，以及对新事物的学习能力。“都说‘名师出高徒’，但这个‘师’是广义的，不一定是导师，也可以是你的合作者、其他领域的研究者。”周晓华强调，“统计学的很多方法也是从其他领域借鉴过来的。比如诊断学的理论，很多就是借鉴了军事雷达领域的研究成果。如果你太封闭了，就很难有创新。一定要开放，一定要和其他学科多交流。”

携手北大，矢志报国 
谈到为什么选择回国，周晓华的回答很简单：“我是国家开放政策的受惠者，我一直想为祖国做点事情。”此次归国，周晓华定了一个“小目标”：他要在北大建立起一个与国际接轨的生物统计学专业。

周晓华坦言，在美国，生物统计学科的发展较为成熟，跨学科的培养体系比较完善。而相比之下，中国的生物统计学发展较为滞后。因为学科建制原因，“生物统计”在国内通常被称为医学统计或者卫生统计，并且与流行病学同属预防医学下的一个二级学科。 
周晓华认为，国内相关专业的学生大多为医科生出身，由于缺乏系统的数学训练，难以形成严谨的数学思维。从长远来看，不利于中国生物统计学的发展。

“我一直都有一个想法，能不能用国外统计学科先进的经验，帮助中国的生物统计学发展起来？如果能做成，那么无论对我们这个学科来说，还是对国家的科技事业来说都是意义重大。“周晓华说，“现在，国家大力发展统计学，统计学现在已经成为一级学科。相信在国内，我能发挥更大的作用。”

而对他来说，北京大学就是施展抱负的最佳平台。“北大的数学、医学都是国内顶尖的，而且北大对生物统计学的发展很重视，一直想把本部的资源和医学部的资源结合起来。数学中心对我们回国人员的工作非常支持，在我全职回国之前，就已经是北大的老朋友了。”周晓华又笑着补充道：“而且北大的学生都很厉害，我相信在这里能培养出顶尖的生物统计学人才！”

周晓华希望，北大培养的生物统计学人才都能够有扎实的基本功、持之以恒的品格和开放的心态。“做事一定要踏实，不能浮躁，不要做不出成果就急着转方向。当然，选择正确的道路也很重要。有时，对于没有前景的研究，也要敢于放弃。”周晓华说：“还有一点很重要，要注意健康，坚持锻炼身体。科研是一场持久战！”

现在，回国后的周晓华比以前更加忙碌了。诊断医学中的统计方法、因果推断的统计方法、国家卫计委“中国人口死亡人数估计及预期寿命分析”项目，中医研究中的统计方法……他既要在医学领域深耕、与政府部门开展合作，更要为中国的生物统计学学科建设殚精竭虑。对于刚刚“落户”北大的周晓华来说，他的征途才刚刚开始。