背景
医疗大数据包括患者记录、临床图像和基因组数据等信息，是改善医疗结果的宝贵资源。然而，医疗大数据的复杂性给传统数据处理方法带来了重大挑战，阻碍了有效知识提取。将人工智能（AI）整合到该领域具有变革性意义，利用其在数据处理、模式识别和机器学习方面的能力，巧妙应对这些挑战。
本研究主题旨在探讨在医疗大数据背景下利用AI所带来的挑战和机遇，以增强疾病预测和诊断能力。它试图理解AI如何将大量医疗数据转化为可操作、准确的医学见解，从而改善患者结果和医疗系统效率。
为了进一步了解这些变革技术，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
- 利用医疗大数据进行早期疾病检测的AI模型的开发和验证。
- 在AI应用中使用医疗大数据的伦理和隐私考虑。
- 整合不同类型数据源（如临床记录、影像数据和基因组信息）的方法。
- 基于AI的疾病预测和预防策略的实际应用。
- 用于医疗诊断和治疗的人工智能算法。
- 实时健康监测和疾病风险预警的人工智能应用。
欢迎提交原创研究文章、综述论文、案例研究和简短通讯。这些提交应提供新颖的见解、方法论进展或与研究主题相关的实际应用，展示该研究领域的最新进展和未来方向。
主题编辑
- 王淑东（中国石油大学，北京，中国）
- 张玉林（山东科技大学，青岛，中国）
- Cheng Xiaochun（斯旺西大学，斯旺西，英国）
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