为顺应影像学新技术革命与精准诊疗时代的发展趋势，推动胃肠道疾病诊疗水平进一步提升，近日，哈尔滨医科大学附属第二医院影像科成功举办了以“胃肠道多模态影像新技术研究新进展”为主题的学术交流会。会议由影像科主任姜慧杰教授主持，汇聚了哈医大二院胃肠外科、消化内科、影像科及哈尔滨医科大学医工交叉学院的专家学者，围绕光子计数CT、精准外科治疗、消化内镜技术、影像人工智能（AI）等前沿技术在胃癌、结直肠癌、炎症性肠病的精准诊断、预后评估及临床决策中的创新应用中展开交流与研讨，同时探讨扫描规范、小肠造影等关键技术，旨在通过多学科对话，促进影像技术与临床诊疗的融合，共同推进胃肠道疾病诊疗向智能化、精准化发展。
会议伊始，由哈医大二院副院长王广志院长致开幕辞，他指出，多模态影像技术已成为胃肠道疾病精准诊疗的核心支撑，本次会议旨在搭建学术交流平台，推动影像技术与临床诊疗的深度融合，助力学科高质量发展。
在精准外科与内镜技术应用环节，消化内科李惠教授深入探讨了超声内镜（EUS）在炎症性肠病（IBD）中的应用价值，从病变评估到疗效随访进行了系统阐述，结合典型病例展示了EUS在克罗恩病、溃疡性结肠炎诊疗中的独特优势，同时探讨了EUS与其他影像技术融合的发展方向。
胃肠外科高峰教授聚焦胃癌与胃食管反流的精准外科治疗，结合临床实践，阐述了多模态影像技术在胃癌术前分期、手术方案规划中的核心作用，以及如何通过术前影像评估优化手术入路、降低术后并发症风险，为胃癌及胃食管反流的精准外科治疗提供了新的实践路径。
消化内科赵磊教授则梳理了内镜逆行胰胆管造影（ERCP）技术在胆胰疾病诊治中的进展，重点介绍了多模态影像引导下ERCP的精准操作要点，包括术前影像定位、术中实时监测及术后疗效评估，同时分享了复杂胆胰疾病的ERCP诊疗案例，为临床实践提供了重要参考。
多模态影像与病理组学模型研究成为本次会议的亮点之一。哈尔滨医科大学医工交叉学院秦仕美教授分享了可解释的多模态影像—病理组学模型的研究进展，详细介绍了模型构建的技术框架、特征提取方法及临床验证结果，强调模型在提升胃肠道肿瘤诊断准确性、预测预后风险方面的潜力，为胃肠道肿瘤的精准诊断与预后评估提供了新方法。
影像科胡鸿博教授在“3.0T磁共振IVIM预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效”的研究中取得重要突破，围绕3.0T磁共振体素内不相干运动（IVIM）技术展开分享，重点阐述了IVIM参数在预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效中的应用价值，通过大样本临床数据验证了该技术的可靠性，为直肠癌个体化治疗方案的制定提供了客观依据。
光子计数CT的临床应用专题备受关注。影像科许美玲教授通过多例典型临床病例，展示了光子计数CT在胃肠道疾病诊断中的优势，包括对微小病变的检出能力、对病变性质的精准鉴别、以及对胃肠道恶性肿瘤的精准分期的价值。
影像科李金平教授系统总结了光子计数CT在胃肠道疾病中的临床应用，从技术原理到诊断效能进行全面讲解，重点对比了光子计数CT与传统CT的差异，指出其在胃肠道肿瘤分期、胃肠道肿瘤周围结构的浸润情况、炎症性肠病评估等方面的应用前景。
影像科贾广生教授聚焦小肠CT造影，分享了该技术的标准化检查流程与临床应用价值，详细介绍了检查前准备、扫描参数优化及图像后处理方法，结合临床案例分享了该技术在小肠肿瘤、炎症等疾病诊断中的应用价值，为小肠疾病的影像检查提供了标准化参考。
影像科王海波教授结合CT影像特征，系统讲解了胃癌的CT诊断要点，包括病变部位、形态、浸润深度、淋巴结转移、术前分期的评估方法，为提升临床胃癌CT诊断的精准度提供了系统规范与参考。曾旭教授探讨了光子计数CT在炎症性肠病中的应用潜力，从病变活动性评估、疗效评估等方面展开，通过临床数据验证了该技术在IBD诊疗中的优势，为炎症性肠病的精准诊治提供了新的技术支撑。
在AI与多组学整合领域，影像科孙中琪教授分享了基于放射组学、RNA和临床病理表型的整合分析在结直肠癌预后风险分层中的研究成果，通过整合放射组学、RNA及临床病理表型，构建了结直肠癌预后风险分层模型，深入揭示了结直肠癌预后差异的生物学基础，为个体化治疗策略的制定提供了理论依据。
影像科袁宇教授探索了结直肠癌肝转移精准诊疗的新路径，提出基于AI与影像组学的多维度解决方案，包括肝转移灶的精准检出、疗效预测，通过多中心临床数据验证了该路径的可行性，为结直肠癌肝转移的个体化诊疗提供了新方向。
影像科姜昊教授总结了AI在结直肠癌诊疗中的探索与实践成果，从辅助诊断、治疗方案优化到预后预测等方面展开，分享了AI模型的构建、验证及临床应用案例，同时展望了AI驱动下结直肠癌诊疗的未来发展趋势。
本次会议围绕“胃肠道多模态影像新技术研究新进展”主题，从精准外科、内镜技术、多模态影像、光子计数CT应用及AI多组学整合等多个维度，系统梳理了胃肠道疾病诊疗领域的前沿成果，为多模态影像技术的临床转化和学科发展提供了重要参考。参会专家一致认为，多模态影像与AI的深度融合，将成为未来胃肠道疾病精准诊疗的核心驱动力。
