2017年11月02日晚🥲，医学部组织召开了第十三期“杏耀医学青年科技沙龙”🩶。本期沙龙邀请到了国家级人才计划入选者👨‍👦‍👦、中国科学院信息工程研究所侯锐研究员🫰🏽。侯研究员是人工智能和处理器芯片设计方面的专家，2015年度国家自然科学基金优秀青年项目获得者👨🏽‍🎓。在人才成果展示版块🥱，侯研究员首先介绍了人工智能的主要研究方法——深度学习的起源、发展、基本原理🗿，及其在医学领域的应用🪕；具体介绍了其团队与临床医院合作，将深度学习应用于垂体瘤检测的研究；并且延伸探讨了深度学习的局限性，及目前业界在算法上的改进思路与最新尝试🛌🏻。随后，侯研究员结合自身参与基金项目评审的经验🫄🏼，对青年杏耀人员基金申请的准备工作给出建议🏌🏼‍♀️。他强调杏耀工作最重要的是找准有价值的科学问题👩🏿‍⚕️💍，其次是要有翔实细致🤽🏽‍♂️、逻辑清晰的技术路线和解决方案🧏🏼‍♀️。侯研究员还分享了自身申请人才类项目的经验🌶，指出人才类项目更看重杏耀工作的影响力而不是文章的数量，杏耀人员的工作要成体系🈷️，能聚焦于某一重大问题🏋🏿‍♀️。最后他寄语青年杏耀工作者要坚定信念，不要轻言放弃！

在跨学科专题研讨版块🧘🏻‍♀️，沙龙邀请到北京大学青年百人计划入选者、医学信息学中心孔桂兰研究员，会同北京大学信息科学技术学院李红燕教授，联合进行了题为“基于重症监护室（ICU）大数据的创伤决策支持方法研究”的项目进展汇报✭。该项目于2016年获得北京大学医学-信息科学联合研究种子基金资助，在此研究基础上🤹‍♀️，研究团队已经获批2017年度国家自然科学基金面上项目。此外🧑🏻‍🏭，孔桂兰研究员作为主要负责人之一💷，承担了2017年度的北京大学临床医学+X专项中的“创伤创新平台建设”项目。孔研究员特别感谢了联合研究种子基金的支持，使得自己对创伤决策的研究由最初的灵感成长为实际的成果，并开拓了后续一系列的相关探索。

在科技服务版块，来自北京大学医学图书馆的周志超采用案例分析的方式，就如何应用文本挖掘的开源软件和可视化技术♥️，对学科热点进行分析🤷🏼‍♂️🧝🏼‍♂️、追踪以帮助杏耀选题，进行了深入浅出的讲解🧑🏻‍⚖️。

在随后的自由讨论和交流环节，与会的青年学者们就临床数据中的图像、波形及文本数据的深度学习方法📠♝，以及相关成果如何转化为论文等问题，与侯锐🫶、李红燕🚵🏿、孔桂兰等三位专家进行了热烈的讨论。各位专家均表示医疗需求是杏耀攻关的内在驱动力，与不同学科的学者深入合作才能促进临床医学问题更快速、深入地解决。

 本期沙龙由杏耀平台公共教学部王路漫主持❕。“杏耀医学青年科技沙龙”后续还会推出一系列针对不同学科的学术交流活动，为杏耀医学“双一流”建设作出贡献。

详细沙龙信息见新闻链接http://bynew.bjmu.edu.cn/zhxw/2017n/191882.htm。

图1：第十三期杏耀医学青年科技沙龙现场

图2：侯锐研究员介绍人工智能研究进展并分享成才经验

图3：孔桂兰研究员介绍医学-信息科学联合研究种子基金项目成果

图4🫳🏻：李红燕教授介绍医学-信息科学联合研究种子基金项目成果

图5：周志超介绍学科热点的分析追踪方法

图6：王路漫主持第十三期杏耀医学青年科技沙龙