2026年6月中旬至7月初，南京信息工程大学智能医学图像计算江苏省高校重点实验室（Jiangsu Key Laboratory of Intelligent Medical Image Computing, 简称IMIC）承担了“2026年发展中国家医学人工智能国际研修班”、“2026年保加利亚培训班”和“2026年国际暑期班夏令营”的授课。本次系列学术活动围绕“从多模态医学数据及影像表型到临床决策”的核心主题，汇聚了来自北马其顿、加纳、土耳其、约旦、尼泊尔、乌拉圭、老挝、缅甸、法国、德国、保加利亚、俄罗斯、意大利、马来西亚、印度尼西亚等数十个国家和地区的专家学者、卫生部门管理者、医疗机构专家、以及青年学员。通过系统性的前沿算法授课、学者的学术报告及跨学科应用的实践教学，深度解构了“碳基生命”与“硅基智慧”的交汇融合。

前沿报告启迪“碳硅融合”新智慧

1. AI如何赋能现代医疗与疾病预防

徐军教授在临江楼A101-102教室作了题为《医疗保健中的人工智能：计算机如何帮助我们抗击和预防疾病》（AI in Healthcare: How Computers Help Us Fight and Prevent Diseases）的专题讲座。徐教授深度剖析了当“碳基生命”与“硅基智慧”相遇时所迸发的科技火花。他指出，在海量数据、先进算法和强大算力这“三大引擎”的驱动下，受人类大脑细胞启发而诞生的人工神经网络，正在现代医疗中展现出惊人的潜力。报告重点展现了人工智能在微观图像分析和生理信号监测中的颠覆性作用：利用高级图像识别与机器学习工具，AI能辅助医生分析数字病理、超高分辨率显微图像，助力乳腺癌、肝癌、结直肠癌等重大疾病的精准诊断；同时，利用日常智能可穿戴设备和视觉技术实时获取生理信号与视频数据，能够实现健康风险的早期检测和人的行为分析。这标志着现代医疗体系正在从“生病后被动治疗”向“主动智能预测与预防”发生跨越式转变。

2. 以人为本的生理信号采集与行为感知

随后，刘辉教授在“中欧医学人工智能研究院”主持了《面向人的生物信号采集与机器学习：实践》（Human-Centered Biosignal Acquisition and Machine Learning: Practice）的实践课程。

作为人行为学研究领域的专家，刘教授强调“人工智能的终极目标是服务于人类本身”。他向国际学员们生动展示了其团队在智能可穿戴设备和多模态生理信号分析（如ECG、PPG及加速度信号）上的最前沿技术。在现场实践中，刘教授展示了其团队研发的全球首款能够实时识别和分析人类活动的智能膝关节绷带。学员们在动手实践中体验了AI如何通过“量化自我”和多模态生理反馈来精准守护人类健康，深刻领会了“人类触发的机器学习”在个性化康复、早期筛查等领域的实用价值。

八大专题，系统构筑医学AI多模态知识网络

在此前举办的研修班及培训班中，IMIC实验室的骨干师资团队围绕 “从影像表型到临床决策”这一主线，为发展中国家研修班的学员们精心准备了八大前沿专题课程，系统涵盖了医学人工智能的跨尺度、多模态技术与临床应用体系：

1.图结构与人工智能（主讲人：张腾 博士）：深入探讨了图神经网络（GNN）及其消息传递机制，解析了如何利用图结构作为通用语言来建模和推理医学领域的复杂关系数据。

2. 计算生物标志物（主讲人：王向学 教授）：展示了如何通过人工智能和高级计算算法融合医学影像、生化配置文件与空间转录组学等多模态数据，攻克传统诊断难以捕捉的肿瘤内部异质性与细胞交互难题。

3. 生物信号与可穿戴界面（主讲人：刘辉 教授）：探讨了多模态生理信号分析，重点传授如何根据人类伦理、实用性和情境需求来设计、训练和部署医疗AI系统。

4. 基于网络的生物系统建模（主讲人：甘晓 教授）：讲授如何利用网络科学方法，在人类蛋白质相互作用网络和生物信号转导网络中模拟复杂生物系统的“1+1>2”涌现属性。

5. Micro-OCT成像革命及图像识别应用（主讲人：罗月梅 副教授）：系统介绍了超高分辨率光学相干断层扫描（Micro-OCT）在眼科、皮肤科和胃肠科无创早期监测中的突破，并讨论了集成的自动诊断算法在提高医疗可及性上的前景 。

6. 多模态医学数据分析与智能诊疗（主讲人：徐军 教授）：系统刻画肿瘤的宏观形态（影像）与组织微环境（数字病理）的改变，为精准放疗、化疗和免疫治疗等提供多模态智能临床决策支持。

7. 神经影像脑大数据与精神健康分析（主讲人：万卓 博士）：全面拆解了脑科学神经影像大数据分析的标准流程，探索了利用静息态fMRI寻找精神疾病生物标志物及冲动性脑神经机制的创新手段。

8. 医学自然语言处理与大模型应用（主讲人：任慕成 博士）：探讨了从命名实体识别（NER）等基础技术，到大语言模型（LLM）在临床文档自动生成及面向患者智能问答工具开发中的革命性进展与隐私挑战。

以智为桥，携手共筑全球健康命运共同体

本次系列国际研修班不仅是学术思想的碰撞，更是我国面向发展中国家进行科技援外与国际合作的重要成果展示。

课堂内，学员们不仅学习到了最新的AI算法与模型演变——从生物启发、感受野理论、Hinton等学者荣获诺贝尔奖的神经网络基石，到自监督表示学习、自编码器（Autoencoder）及Transformer注意力机制的前沿理论；课堂外，学员们还围绕乳腺癌、肝癌等临床真实应用场景，与中国专家进行了深度交流。

多位来自国外的卫生部门高级管理者和高等教育机构专家纷纷表示，中国在医疗人工智能领域的飞速发展令人瞩目。尤其是在“将前沿算法高效转化为临床辅助决策工具”方面，南信大IMIC实验室的研究成果为各发展中国家解决本土医疗资源匮乏、提升诊疗精准度提供了极其宝贵的中国方案”。

随着研修班与学术报告会的圆满落幕，这批来自世界各地的“种子学员”不仅收获了丰富的医学AI理论知识，更播撒了友谊的种子。他们将带着所学、所思回到各自国家，推动人工智能技术在本土医疗体系中的落地生根，为共建人类卫生健康共同体注入蓬勃的数智化创新力量。

徐军教授作“AI in Healthcare”专题讲座

刘辉教授主讲“面向人的生物信号采集与机器学习”实践课程

徐军教授在发展中国家医学人工智能国际研修班讲课

2026年国际暑期班培训班全体合影