数据与AI融合：JMIR紧盯AI医疗变革新进展！

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数据与AI融合：JMIR紧盯AI医疗变革新进展！


为加速医疗健康领域的创新进程，JMIR正式宣布在其所属的《JMIR生物信息学与生物技术》（JMIR Bioinformatics and Biotechnology）上推出“桥接数据、人工智能和创新来改变健康”主题，面向全球公开征集前沿研究论文。该计划聚焦计算生物学、人工智能与医学创新的交叉领域，致力于呈现将机器学习技术与生物信息学和精准医学深度融合的突破性进展。

人工智能正以前所未有的深度重塑医疗格局。从深度神经网络到强化学习，先进算法不仅提升了疾病检测的准确性与效率，更推动个性化治疗方案与患者基因组学、临床病史的精准适配。主题征稿鼓励开发能够解析电子健康记录、多组学数据和医学影像等异构信息的研究，夯实精准医学的数据根基。

精准肿瘤学是核心议题之一。计算基因组学技术已能以超高分辨率解析肿瘤异质性，揭示指导治疗决策的表观修饰与突变特征。聚焦新型统计模型或人工智能分析管道，通过关联基因组数据与临床结局，推动肿瘤预测模型与患者分层方法迈向新高度。
放射基因组学领域同样见证了人工智能的深刻影响。卷积神经网络等深度学习模型极大提升了医学影像分析的灵敏度与特异性，而将影像数据与分子、基因组信息融合，则为理解疾病表型提供了全景视角。鼓励探索整合放射学与多组学资料、发现疾病生物标志物的创新路径。

在药物研发领域，计算建模与人工智能正加速改写传统范式。人工智能驱动的虚拟筛选、分子对接模拟及生成化学模型，正在优化先导化合物筛选与药代动力学预测，有望大幅压缩新药上市的时间与成本。

大型语言模型在生物信息学中的应用亦是亮点。凭借强大的自然语言理解与生成能力，研究人员正在推动临床文本自动挖掘、非结构化病历解析及交互式工具开发。同时，医疗数字孪生概念通过构建计算患者模型，模拟疾病进程与治疗反应，为精准医疗提供了强大的预测性实验平台。

2026年3月将在莫菲特癌症中心举行的MCBIOS 2026会议紧密联动，旨在凝聚全球计算生物学与生物信息学智慧，催化从实验室到临床的转化突破。JMIR始终秉持开放科学理念，致力于推动研究传播的民主化，让前沿成果真正惠及社会。
本次会议主题涵盖机器学习医学应用、计算基因组学、人工智能增强成像、药物开发模型、大型语言模型及数字孪生等广泛方向。
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