2019年9月，阿里云天池大赛“数智广西·全球数据智能大赛”——肺部CT多病种智能诊断在广西南宁落下帷幕。来自厦门大学统计系的王智博、胡巧两位成员勇创佳绩，在复赛中排名第3进入决赛，经过激烈的答辩后获得季军的好成绩。
本次天池大赛共有来自全球12个国家和地区的1635支队伍，100余家企业和单位参赛，当中不乏国内著名医疗AI企业和研究机构。经过初赛和复赛为期2个月的角逐，最后根据复赛成绩排名，官方复现模型结果，筛选出6支队伍进入决赛。决赛由来自达摩院及高校的4名AI专家教授，和来自各大医院的4名医生组成评委团队，6支队伍展示答辩，结合复赛成绩确定奖项。
最后，在第一届中国-东盟人工智能峰会上，由阿里巴巴集团副总裁李树翀等为获奖团队颁奖。
本次天池大赛由广西壮族自治区人民政府主办，旨在推进人工智能在医疗场景中的应用，提升医疗服务能力。肺部疾病严重威胁人类健康，而胸部CT影像被广泛应用于肺部疾病筛查和辅助诊断。面对一个肺部CT，医生需要从几百张切片中诊断病灶，人工阅片效率低，误诊漏诊时有发生，机器辅助诊断应运而生。当前基于目标检测、深度学习等人工智能算法对肺结节单病种的诊断已取得较好成效，并有多个产品落地。因此本次比赛以肺部CT多病种智能诊断为课题，开放高质量CT标注数据，要求选手提出并综合运用目标检测、深度学习等人工智能算法，识别肺结节、索条、动脉硬化或钙化、淋巴结钙化等多个影像特征，避免同一部位单影像特征的反复筛查，提高检测的速度和精度，辅助医生进行诊断。选手不仅需要构建高精度、高检测速度的模型，还需要结合实际场景给出产品落地方案。
王智博和胡巧均为2018级经济学院数理统计专业研究生，在方匡南教授、张庆昭副教授以及耶鲁大学马双鸽教授和克利夫兰医院王晓峰教授的指导下，主要研究机器学习、数据挖掘以及健康医疗大数据，此次比赛，课题组巧妙利用统计学方法结合深度学习方法在肺部CT多病种智能诊断中取得了佳绩，这是多学科交叉和学科融合的典型成果。
