2022年5月21日，春末夏初，花開燦爛之際，由中國醫學裝備協會核醫學裝備與技術專業委員會主辦的“云上AI 先鋒實戰特訓營(高級班)”圓滿結營。

國務院于2017年7月份印發了《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能發展提高到國家戰略層面，現今人工智能技術在醫療行業的應用也在迅速發展中。為了加速推動人工智能技術在核醫學科研和臨床應用領域的發展和落地，中國醫學裝備協會核醫學裝備與技術專業委員會陸續舉辦了數期初級云上AI 先鋒實戰特訓營，通過線上授課與“云系統”AI實戰相結合的新穎模式，帶領學員學習影像組學以及人工智能的基礎理論知識，并且結合核醫學影像進行實踐練習。5月21日核醫學裝備與技術專業委員會再次策劃舉辦了“云上AI 先鋒實戰特訓營(高級班)”，旨在幫助核醫學醫師更加深入地理解和實踐醫學影像數據標注、基于深度學習的醫學影像分析和模型構建等，以加速AI技術在臨床科研應用中的真正落地。

此次特訓營為期一天，學員們分別來自15個省份20家醫院，覆蓋了核醫學科、放射科和醫學影像科。

此次特訓營的課程設計旨在醫學影像人工智能的高級培訓，不僅準備了醫學統計原理、生存分析原理、深度學習醫學影像應用等精品理論課，而且精心設計了PET醫學影像標注、生存統計建模分析以及深度學習醫學影像分析建模等實際操作課程，為學員帶來前沿的深度學習技術在醫學影像的應用分析案例。在一天的學習過程中，學員們學習熱情高漲，認真操作，積極互動，通過云教學系統一步一步實踐醫學影像標注、機器學習統計分析建模、以及利用深度學習建模進行醫學影像分析等。與會學員們都認為這種培訓方式方便靈活，既有理論又有實踐，超過了會議預期效果，非常值得推薦。

本次云上AI先鋒實戰高級特訓營包括四部分議程。首先，由中國醫學裝備協會核醫學裝備與技術專業委員會主任委員李方教授進行特訓營開幕致辭。李方教授代表核醫學裝備與技術專委會表達了對所有參訓學員的誠摯的歡迎和期望，期望學員們緊跟AI發展浪潮，能夠在探索中創新，在創新中發展。

李方主任致特訓營開幕辭

然后，本次特訓營全體老師和學員通過云合影方式留下了此次培訓的“全家福”紀念照。

圖2 特訓營“全家福”云合影

第三部分則是此次特訓營的線上授課和云教學系統實戰環節，由來自GE醫療公司的趙周社、李紅、李一戈、郭妍、王艷梅、張哲源、張陳、鄧耀宏和賈龍飛老師共同帶來六門內容豐富、理論與實踐相結合的課程。第一節課首先由趙周社博士開章。趙博士提綱挈領，從影像組學到深度學習，詳細講解了人工智能在PET醫學影像中的應用發展和應用實例;接著由李紅博士抽絲剝繭，詳細解讀TRIPOD高質量文章的要求。良好的標注數據是深度學習的燃油，是AI應用的重要步驟，第二節課由李一戈博士通過理論知識結合實踐操作，帶領學員通過云教學系統上逐步實踐如何進行PET影像數據標注。第三節課則由郭妍高級應用專員帶來了醫學統計的前沿課題：生存分析原理和實戰，深入淺出地介紹了這項醫學課題的概念、原理和實例分析。下午的課程首先由王艷梅博士帶來醫學統計方法“全家桶”，全面總結分析了醫學常用統計方法理論;然后由張哲源老師引導學員在云教學系統上實戰了相關性分析、一致性校驗等統計建模分析。深度學習已經成為智能醫學影像分析的重要方向，是未來智能醫療最具應用潛力的領域，張陳高級應用專員為學員們帶來了全面的深度學習醫學影像應用原理介紹，詳細講解了深度學習基礎知識、經典的卷積神經網絡，以及深度學習在醫學影像重建、分割等全流程的應用發展。最后，由鄧耀宏、賈龍飛高級應用專員帶領學員在云教學系統上實踐了利用深度學習進行建模訓練，實現醫學影像分割和質量評價的實例。

通過一天系統地學習和實踐演練，各位學員們對深度學習在醫學影像處理和分析中的應用有了更加深入、具體的理解，通過實踐環節，讓AI走下神秘高臺，走進核醫學醫師的日常工作和科研中。課程結束后學員們表示課程內容豐富、獲益匪淺，均紛紛表達了積極正向的反饋，對于此次課程安排、授課效果，特別是云上AI實戰的方式表示了滿意和感謝。

最后，由中國醫學裝備協會核醫學裝備與技術專業委員會秘書長景紅麗老師總結致辭，她對此次特訓營老師和參訓學員一天的辛苦工作表示感謝，希望學員們將所學所得應用到臨床和科研中，共同推動核醫學領域的人工智能技術發展更上一層樓。

圖3.景紅麗秘書長致特訓營閉幕辭

至此，核醫學裝備與技術專委會已經成功舉辦了四期AI培訓，從初級班到高級班，逐步深入、逐步提升。希望通過這種醫工跨界結合的方式，推動人工智能在核醫學臨床科研應用更快更深入地發展。