2025年7月3-4日和10-11日，数统学院统计学系暑期课堂特邀中国科学院深圳先进技术研究院秦文健研究员开讲《生物医学数据统计分析》。本次讲座通过线上线下结合的形式，吸引了来自不同学院的60余名师生参与，现场互动热烈。

首先，课堂发起人文江辉教授介绍了秦文健研究员的基本情况，他是国家重点研发项目青年科学家首席，入选中国科学院特聘研究技术攻坚岗，系深圳鹏城孔雀特聘高层次人才，在生物医学统计方向成果丰硕。

接着，秦研究员正式开始讲授，系统解析了现代医学影像技术的核心成像原理与应用场景:X射线成像通过组织对电磁波的吸收差异生成二维影像，尤其擅长骨骼疾病与肺部感染的快速筛查，其数字化演进(DR/CR)显著提升了图像分辨率和动态范围;CT扫描采用旋转X线束多角度断层成像，通过计算机重建三维结构，在肿瘤定位和血管病变诊断中展现独特优势，低剂量技术的推广更使其成为肺癌筛查的重要工具;磁共振成像(MRI)基于氢原子核的磁共振效应，无需电离辐射即可获得超高分辨率的软组织图像，已成为神经系统和关节病变诊断的“金标准”;超声技术利用声波反射实现实时动态成像，在产科监测和心脏功能评估中具有不可替代的价值;而核医学成像(PET/SPECT)通过放射性示踪剂代谢分布揭示组织功能状态，为肿瘤早期发现提供分子层面依据。秦研究员特别强调，多模态融合(如PET-CT)和人工智能算法的应用，正推动医学影像从形态学诊断向精准定量分析跨越。

秦研究员以启发式教学为核心，通过精心设计的开放式提问(如“MRI最大的技术缺陷是什么?”)层层递进，引导学生深度思考医学影像技术的特点。其互动策略包括:1)案例导向型提问，结合真实CT/MRI图像设置提问;2)技术反思型提问，如"AI辅助诊断可能带来哪些伦理挑战?"激发批判性思维;3)分组讨论确保每位学生都能参与知识建构。秦研究员通过多元的教学方式，使课堂从单向传授转变为思维碰撞的研讨空间。

此外，秦研究员精心准备了与课程相关的小视频，为同学们带来了沉浸式教学模式:

向同学们生动展示了AI虚拟仿真平台(如VR影像诊断系统)的临床应用价值——医生可以在虚拟环境中无风险地反复练习病灶识别与三维重建，显著提升诊断精准度。同时，他还分享了顶级国内外医院专家对深度学习技术(如CNN、GAN、Transformer等模型)的真实评价:这些前沿算法在医学图像分割和病灶检测方面，不仅大幅提高了诊断效率(如肺结节检出率提升30%)，更通过可视化辅助决策系统，为医生提供了“第二双眼睛”般的智能支持。

在同学们有了基本的概念和理论基础后，秦研究员进一步通过实战演示，系统讲解了Python在医学影像数据处理中的应用。这种“理论-实践”紧密结合的教学方式，不仅让同学们初步了解了医学图像分析的核心编程技能，更能使不同专业背景的学生都能认识和了解AI技术解决领域问题的核心方法。

本次暑期课程不仅为学生搭建了医学影像技术与人工智能融合的知识桥梁，更通过理论与实践相结合的创新教学模式，为学生们带来了不一样的体验。相信这些前沿知识与实践技能的介绍和演示，将有助于培养同学们运用AI思维解决本领域问题的创新能力。这种教学实践打破了专业壁垒，为培养“通专融合”的新时代人才提供了范式——当文科生能对话神经网络原理、工科生可探讨AI伦理影响时，教育数字化转型的深层价值正得以彰显。通过此次暑期课堂，学生们汲取了来自的非本专业领域的知识，体验了学术的魅力和多元素质的重要性。

数统学院统计学系2025年暑期课堂的顺利开展，不是结束，而是全新的起点。学生们在这几天的学习中，不仅汲取了丰富的学术知识，更培养了创新思维和综合素质。

本课程通过带来学生们对医学与人工智能的前沿探索，为学生的未来发展注入了新的活力。他们将以这些宝贵财富，踏上未来的征程，迎接更多挑战。

(撰文:胡复艳  摄影:胡复艳  编辑:尹敏  审核: 张亮)