5月21日至25日，由国家天元数学西北中心主办的“医疗健康大数据分析处理的典型应用方法讲习班”在西安交通大学成功举办。作为中心“数据科学与医疗健康”主题活动年的第三期讲习班，此次活动吸引了来自全国25所高校和医疗机构的80余位学者们，共同探讨和学习医疗健康大数据分析处理的最新理论和实践应用。

5月21日上午，讲习班开幕式由国家天元数学西北中心副主任、西安交通大学陈志平教授主持。西安交通大学数学与统计学院院长孙建永教授在开幕式上致欢迎词，热烈欢迎了来自各地的专家学者。孙院长强调了医疗健康与数学、数据科学结合的重要性，以及这种结合对于推动医疗领域发展的巨大潜力。他希望通过主题年系列活动，促进数据科学与医疗健康交叉领域的学术交流和技术创新。西安交通大学数学与统计学院副院长肖燕妮教授向与会学者介绍了讲习班的课程安排和内容，她相信此次讲习班将为学者们提供一个深入学习和掌握医疗健康大数据分析处理基础知识的平台。

本期讲习班共开设了“医学大数据的分析处理”、“医学成像的数学新理论与成像方法”和“传染病预测预警”三门课程。肖燕妮教授详细介绍了公共卫生的主要问题、建模和分析方法，并提出了“动力学模型+深度学习”思想。陕西师范大学唐三一教授讲解了疫情相关的多源数据类型及分析方法，分享了他在生物数学和生物统计学领域的研究成果，尤其是在传染病预测预警方面的应用。西安交通大学牟轩沁教授主讲了“医学成像的数学新理论与成像方法”，深入讲解了CT成像和重建理论，包括Radon变换的定义和逆变换，以及CT重建算法，并讨论了现代CT重建中存在的问题，提出了基于微分几何分析和稀疏扫描重建的新思路。南京大学史颖欢教授则围绕医学图像处理方法、医学大数据分析方法以及大模型时代的医疗AI进行了深入讲解，介绍了医学图像处理的基本知识，探讨了医学大数据分析的最新进展，并对未来的发展趋势提出了展望。 

在为期五天的讲习班中，学员们不仅学习了医疗健康大数据分析处理的理论方法，还通过实际案例了解了其在传染病预测与防控、医学成像技术、以及智慧诊疗等领域的应用。随着医疗健康领域对数据分析需求的不断增长，大数据分析技术的应用将越来越广泛。讲习班的成功举办不仅帮助与会学者们深入理解了健康大数据分析处理的理论知识和典型应用，同时提供了一个交流思想、分享经验、探索合作的平台，帮助推动了医疗健康行业的智能化和数字化发展。