题为“使用地理空间分析和可解释机器学习研究院外心脏骤停生存结局的风险因素”的博士论文荣获美国地理学家协会2026年威廉·L·加里森计算地理学最佳论文奖。该研究开发了可解释地理空间人工智能（GeoAI）和因果地理空间人工智能（Causal GeoAI）方法，将地理数据与人工智能相结合，以识别和解决健康差异问题。这些模型旨在预测风险并确定干预区域，其应用范围已超出心血管疾病，扩展到公共卫生、医学、城市规划和环境研究领域。 AI
影响 开发了适用于公共卫生和城市规划的新型地理空间人工智能（GeoAI）方法，有可能改进针对健康差异的干预策略。
排序理由 该集群描述了一项学术奖项，获奖论文侧重于使用人工智能和地理空间分析的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- American Association of Geographers
- Explainable Machine Learning for Science and Medicine
- Harvard University
- Jielu Zhang
- Mastodon
- OpenScholar
- out-of-hospital cardiac arrest
- University of Guelph
- William L. Garrison Award for Best Dissertation in Computational Geography
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