人工智能技术的快速发展已成为全球多学科研究的基石，确立了“AI for Science”这一新范式。AI 正逐步改变医疗保健领域的格局，提供了前所未有的解决方案，并在疾病预防、诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。然而，现代医疗数据处理面临诸多挑战，包括数据维度的高复杂性、数据不平衡、隐私问题以及从大量信息中提取有意义见解的需求。本期特刊旨在深入探讨 AI 技术在医疗大数据处理中的方法和应用，帮助医疗专业人员和研究人员高效管理这些数据，以提高诊断、预测和决策的准确性。
为了解决这些问题，应采用多模态学习来处理多源异构数据，通过数据增强和生成对抗网络来处理数据不平衡。联邦学习和同态加密技术可以用于确保数据隐私，而深度神经网络可以应用于复杂数据的建模和训练。此外，还可以利用智能计算和不确定性推理方法，如多源信息融合理论、D-S 证据理论、粗糙集理论、可能性理论、遗传算法和支持向量机。
本期特刊感兴趣的议题包括但不限于：
- AI 可以通过分析医学影像、基因数据、医疗记录等信息来识别潜在的健康风险，并为患者提供个性化的预测和预警。
- AI 可以帮助分析患者的健康数据，发现疾病模式，优化治疗方案，提高治疗效果，减少副作用。同时，AI 还可以用于新药研发，缩短研发周期，降低成本。
- 随着智能硬件的普及，AI 正推动健康管理朝着更加便捷和个性化的方向发展。智能可穿戴设备可以实时监测用户的生理状态，并基于个人健康数据提供定制化的健康建议，帮助患者和健康管理师更好地预防疾病、恢复健康并长期管理健康。
关键词：医学图像处理、生物信息学、基因组学、电子健康记录（EHR）数据分析、自然语言处理、传感器数据分析
重要提示：所有提交给本期特刊的贡献必须在其使命声明范围内，具体由所提交的版面和期刊定义。Frontiers 有权在同行评审的任何阶段将超出范围的手稿引导至更合适的版面或期刊。
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