8月1日，美国圣母大学计算机科学与工程学院陈子仪教授莅临中南大学湘雅三医院医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室，做客“医学信息智能计算机及大数据”研讨会，并基于医学人工智能、医学大数据、智能辅助诊疗等主题进行学术交流。本次会议由中南大学湘雅二医院党委书记、医学信息研究重点实验室主任罗爱静教授主持，湖南省嵌入式与网络计算重点实验室主任（湖南大学）李仁发教授、付彬副教授、肖玲副教授、李蕊副教授等团队成员，中南大学湘雅三医院信息网络中心主任、医学信息研究重点实验室副主任、高级工程师王安莉及科室成员，中南大学湘雅三医院大数据临床研究代表和医学信息研究重点实验室成员等40余人参加了本次研讨会。

陈子仪教授以“New Deep Learning Approaches for Medical Imaging Problems”为题做主题报告。他从胶质神经细胞、脑原位癌实例切入，运用大量案例，介绍了近年来团队与斯坦福大学、哈佛大学、加州大学旧金山分校等高校合作的研究成果，包括生物医学影像分割的深度学习框架、免疫细胞的鉴定和炎症疾病的诊断、人工智能技术优化医学影像标记等。陈教授深入浅出地从医学影像中深度学习技术的研究现状、面临的挑战以及应对策略的角度出发，阐述了传统机器学习与深度学习的联系和融合机制，同时强调在大数据与人工智能时代，要更加重视临床研究数据的保密性，尊重每一个科学研究中的合作伙伴。

李仁发教授及其团队代表汪继龙博士在“智慧健康与医疗心电大数据的智能处理与诊断”为题的报告中，从远程医疗背景出发，介绍了远程心电诊断系统的研究现状，同时为解决数据量激增、数据噪声干扰、分类准确率低等问题，提出了心电降噪模型与方法、心电分割模型与方法和可解释的心电分类模型与方法，即生成对抗网络、基于知识的自编码网络分割和人机协同编码分类框架。

会议就“人工智能技术在临床中的应用”话题进入自由讨论环节。与会者各抒己见，气氛热烈。其中，王安莉主任、钟竹青博士、姚山虎博士分别就如何推进“产学研”一体化模式以及借助人工智能技术提高临床专病辅助系统的标记效率、如何对有跌倒风险的病人进行评估预警减少医患纠纷、如何平衡医学领域中机器自动编码与人工编码两者之间的权重等临床实际问题与教授们进行了深入交流，不断碰撞出智慧的火花。

本次研讨会为关注深度学习前沿科学与医疗实践应用的研究人员们提供了一个开放式的交流平台，有利于进一步加快“互联网+智慧医疗”领域的科学研究，促进学科交流互动和交叉融合，提升整体研究水平，为今后开展更加深入的合作交流夯实基础。