本研究主题关注利用人工智能（AI）整合与分析多样化的生物医学数据类型，以提升AI模型在精准医学中的性能和可靠性。精准医学旨在根据个体患者的独特特征，为其量身定制诊断、治疗和预防策略。生物医学数据来源广泛，格式多样，例如：结构化临床数据（如实验室检查结果、诊断代码）；非结构化文本（如临床记录）；组学数据（如基因组学/转录组学/蛋白质组学）；医学影像（如CT、MRI）；以及患者生成数据（如可穿戴设备、移动健康应用）。若能有效整合与分析，这些异质数据集可以提供互补性见解。在此背景下，机器学习和深度学习、统计学和数学方法等计算方法至关重要，因为它们能够从大规模复杂数据集中学习模式、处理高维度、整合不同类型数据、预测临床结局或识别疾病亚型。
该主题提出了若干重大挑战。如前所述，生物医学数据高度多样，涵盖结构化临床记录、非结构化文本、医学影像、多组学数据以及来自可穿戴设备的实时信号。这些数据源在规模、格式、质量和语义上各不相同，使得数据协调和互操作性变得困难。临床数据集通常包含缺失值、噪声和偏差，这可能对AI模型的性能和泛化能力产生负面影响。另一个主要挑战是组学和影像数据的高维度，这增加了计算复杂性和过拟合的风险。此外，许多AI模型充当“黑箱”，引发了对可解释性、信任度和临床采纳的担忧。隐私、数据安全和伦理问题——如公平性和知情同意——也仍是关键障碍。
尽管存在这些挑战，本研究主题的主要目标是展示能够有效整合多模态生物医学数据以生成准确、可解释且临床可操作见解的AI方法。通过利用异质数据，AI旨在改善疾病风险预测、实现更早更精确的诊断、识别患者亚群、以及优化个性化治疗策略。最终，本研究旨在改善患者预后、减少试错式医疗，并支持真实世界医疗环境中的数据驱动型临床决策。
范围和主题：
- 可信赖模型：可解释性和可解释性
- 机器学习和深度学习模型
- 生成式AI模型
- 多尺度、多模态、多机构数据
- 多组学数据分析
- 电子健康记录（EHR）数据分析
- 医学影像和信号处理
- 论文类型：方法、原创研究、综述、系统综述、技术与代码
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