张一弛
  • 教育程度:博士

  • 职称:教授

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  • 地址:汇星楼508

教程程度 博士 职称 教授
电话 邮箱
地址 汇星楼508 教育经历 <p>2007年9月–2011年7月,北京大学,统计学学士</p>
<p>2011年8月–2016年7月,北卡罗来纳州立大学,统计学博士</p>
工作经历 <p>2016年8月–2018年7月,哈佛大学生物统计系,博士后</p>
<p>2018年8月–2024年6月,罗德岛大学计算机与统计系,助理教授</p>
<p>2024年7月–2025年8月,罗德岛大学计算机与统计系,副教授</p>
<p>2025年11月至今,深圳大学统计与数据科学系,教授</p>
研究领域 精准医疗,因果推断,生存分析,高维复杂数据分析
获得荣誉 <p>2019年,泛华统计协会(ICSA)中国会议 Junior Reseacher Award</p> 教学课程 概率论与数理统计
科研成果 <p>代表性论文:</p>
<p>Lawal, O. D., Aronow, H. D., Shobayo, F., Hume, A. L., Taveira, T. H., Matson, K. L., <b>Zhang, Y.</b>, and Wen, X. (2023) Comparative effectiveness and safety of direct oral anticoagulants and warfarin in patients with atrial fibrillation and chronic liver disease: a nationwide cohort study. <i>Circulation</i>, 147(10), 782-794.</p>
<p><b>Zhang, Y.</b>, Liu, M., Neykov, M., and Cai, T. (2022). Prior Adaptive Semi-supervised Learning with Application to EHR Phenotyping. <i>Journal of Machine Learning Research</i>, 23(83), 1-25.</p>
<p>Belviso, N., <b>Zhang, Y.</b>, Aronow, H. D., Wyss, R., Barbour, M., Kogut, S., Lawal, O. D., Zhan, S., Don, P. K., and Wen, X. (2022). Addressing Post-Treatment Selection Bias in Comparative Effectiveness Research, Using Real-world Data and Simulation. <i>American Journal of Epidemiology</i>, 191(2), 331-340.</p>
<p><b>Zhang, Y.</b>, Cai, T., Yu, S., Cho, K., Hong, C., Sun, J., Huang, J., Ho, Y. L., …, Cai, T., and Liao, K. (2019). High-throughput phenotyping with electronic medical record data using a common semi-supervised approach (PheCAP). <i>Nature Protocols</i>, 14(12), 3426-3444.</p>
<p><b>Zhang, Y.</b>, Laber, E. B., Tsiatis, A. A., and Davidian, M. (2018). Interpretable Dynamic Treatment Regimes. <i>Journal of the American Statistical Association</i>, 113(524), 1541-1549.</p>
科研项目

个人简介

张一弛,2016年毕业于美国北卡罗来纳州立大学,获统计学博士学位。随后在哈佛大学生物统计系进行博士后研究。2018年加入罗德岛大学任助理教授,2024年晋升为副教授并获终身教职。2025年加入深圳大学数学科学学院,任特聘教授。主要研究方向为生物统计,包括精准医疗的统计方法,基于电子病历数据的因果推断等。研究成果发表在JASA, Biometrika, Biometrics, JMLR等期刊。入选国家级海外青年人才项目。

教育经历

  • 2007年9月–2011年7月,北京大学,统计学学士

    2011年8月–2016年7月,北卡罗来纳州立大学,统计学博士

工作经历

  • 2016年8月–2018年7月,哈佛大学生物统计系,博士后

    2018年8月–2024年6月,罗德岛大学计算机与统计系,助理教授

    2024年7月–2025年8月,罗德岛大学计算机与统计系,副教授

    2025年11月至今,深圳大学统计与数据科学系,教授

研究领域

  • 精准医疗,因果推断,生存分析,高维复杂数据分析

获得荣誉

  • 2019年,泛华统计协会(ICSA)中国会议 Junior Reseacher Award

教学课程

  • 概率论与数理统计

科研成果

  • 代表性论文:

    Lawal, O. D., Aronow, H. D., Shobayo, F., Hume, A. L., Taveira, T. H., Matson, K. L., Zhang, Y., and Wen, X. (2023) Comparative effectiveness and safety of direct oral anticoagulants and warfarin in patients with atrial fibrillation and chronic liver disease: a nationwide cohort study. Circulation, 147(10), 782-794.

    Zhang, Y., Liu, M., Neykov, M., and Cai, T. (2022). Prior Adaptive Semi-supervised Learning with Application to EHR Phenotyping. Journal of Machine Learning Research, 23(83), 1-25.

    Belviso, N., Zhang, Y., Aronow, H. D., Wyss, R., Barbour, M., Kogut, S., Lawal, O. D., Zhan, S., Don, P. K., and Wen, X. (2022). Addressing Post-Treatment Selection Bias in Comparative Effectiveness Research, Using Real-world Data and Simulation. American Journal of Epidemiology, 191(2), 331-340.

    Zhang, Y., Cai, T., Yu, S., Cho, K., Hong, C., Sun, J., Huang, J., Ho, Y. L., …, Cai, T., and Liao, K. (2019). High-throughput phenotyping with electronic medical record data using a common semi-supervised approach (PheCAP). Nature Protocols, 14(12), 3426-3444.

    Zhang, Y., Laber, E. B., Tsiatis, A. A., and Davidian, M. (2018). Interpretable Dynamic Treatment Regimes. Journal of the American Statistical Association, 113(524), 1541-1549.

科研项目