2022年5月21日，春末夏初，花开灿烂之际，由中国医学装备协会核医学装备与技术专业委员会主办的“云上AI 先锋实战特训营(高级班)”圆满结营。
国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，现今人工智能技术在医疗行业的应用也在迅速发展中。为了加速推动人工智能技术在核医学科研和临床应用领域的发展和落地，中国医学装备协会核医学装备与技术专业委员会陆续举办了数期初级云上AI 先锋实战特训营，通过线上授课与“云系统”AI实战相结合的新颖模式，带领学员学习影像组学以及人工智能的基础理论知识，并且结合核医学影像进行实践练习。5月21日核医学装备与技术专业委员会再次策划举办了“云上AI 先锋实战特训营(高级班)”，旨在帮助核医学医师更加深入地理解和实践医学影像数据标注、基于深度学习的医学影像分析和模型构建等，以加速AI技术在临床科研应用中的真正落地。
此次特训营为期一天，学员们分别来自15个省份20家医院，覆盖了核医学科、放射科和医学影像科。
此次特训营的课程设计旨在医学影像人工智能的高级培训，不仅准备了医学统计原理、生存分析原理、深度学习医学影像应用等精品理论课，而且精心设计了PET医学影像标注、生存统计建模分析以及深度学习医学影像分析建模等实际操作课程，为学员带来前沿的深度学习技术在医学影像的应用分析案例。在一天的学习过程中，学员们学习热情高涨，认真操作，积极互动，通过云教学系统一步一步实践医学影像标注、机器学习统计分析建模、以及利用深度学习建模进行医学影像分析等。与会学员们都认为这种培训方式方便灵活，既有理论又有实践，超过了会议预期效果，非常值得推荐。
本次云上AI先锋实战高级特训营包括四部分议程。首先，由中国医学装备协会核医学装备与技术专业委员会主任委员李方教授进行特训营开幕致辞。李方教授代表核医学装备与技术专委会表达了对所有参训学员的诚挚的欢迎和期望，期望学员们紧跟AI发展浪潮，能够在探索中创新，在创新中发展。
李方主任致特训营开幕辞
然后，本次特训营全体老师和学员通过云合影方式留下了此次培训的“全家福”纪念照。
图2 特训营“全家福”云合影
第三部分则是此次特训营的线上授课和云教学系统实战环节，由来自GE医疗公司的赵周社、李红、李一戈、郭妍、王艳梅、张哲源、张陈、邓耀宏和贾龙飞老师共同带来六门内容丰富、理论与实践相结合的课程。第一节课首先由赵周社博士开章。赵博士提纲挈领，从影像组学到深度学习，详细讲解了人工智能在PET医学影像中的应用发展和应用实例;接着由李红博士抽丝剥茧，详细解读TRIPOD高质量文章的要求。良好的标注数据是深度学习的燃油，是AI应用的重要步骤，第二节课由李一戈博士通过理论知识结合实践操作，带领学员通过云教学系统上逐步实践如何进行PET影像数据标注。第三节课则由郭妍高级应用专员带来了医学统计的前沿课题：生存分析原理和实战，深入浅出地介绍了这项医学课题的概念、原理和实例分析。下午的课程首先由王艳梅博士带来医学统计方法“全家桶”，全面总结分析了医学常用统计方法理论;然后由张哲源老师引导学员在云教学系统上实战了相关性分析、一致性校验等统计建模分析。深度学习已经成为智能医学影像分析的重要方向，是未来智能医疗最具应用潜力的领域，张陈高级应用专员为学员们带来了全面的深度学习医学影像应用原理介绍，详细讲解了深度学习基础知识、经典的卷积神经网络，以及深度学习在医学影像重建、分割等全流程的应用发展。最后，由邓耀宏、贾龙飞高级应用专员带领学员在云教学系统上实践了利用深度学习进行建模训练，实现医学影像分割和质量评价的实例。
通过一天系统地学习和实践演练，各位学员们对深度学习在医学影像处理和分析中的应用有了更加深入、具体的理解，通过实践环节，让AI走下神秘高台，走进核医学医师的日常工作和科研中。课程结束后学员们表示课程内容丰富、获益匪浅，均纷纷表达了积极正向的反馈，对于此次课程安排、授课效果，特别是云上AI实战的方式表示了满意和感谢。
最后，由中国医学装备协会核医学装备与技术专业委员会秘书长景红丽老师总结致辞，她对此次特训营老师和参训学员一天的辛苦工作表示感谢，希望学员们将所学所得应用到临床和科研中，共同推动核医学领域的人工智能技术发展更上一层楼。
图3.景红丽秘书长致特训营闭幕辞
至此，核医学装备与技术专委会已经成功举办了四期AI培训，从初级班到高级班，逐步深入、逐步提升。希望通过这种医工跨界结合的方式，推动人工智能在核医学临床科研应用更快更深入地发展。
