2025年智能医疗、生物信息学与大数据国际会议(IHBBD 2025)
发布时间:2025/09/19
2025International Conference on Engineering Technology Science and Agricultural Science (IHBBD 2025)
【会议亮点】
1、IEEE、IOP、SPIE等权威出版社
2、有ISSN、ISBN号
3、高录用|快见刊
4、团队/学生投稿优惠!!!
5、核心期刊、普刊等其他资源请咨询会议墨老师
6、可口头汇报/旁听
会议地点:天津,中国
截稿时间:2025年11月3日(延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师)
网址:www.global-meetings.com/ihbbd
邮箱:eiiconference@163.com(投稿主题请注明:IHBBD 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐,否则无法确认您的稿件)
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2025年智能医疗、生物信息学与大数据国际会议(IHBBD 2025)定在中国北京举行。会议将围绕智能医疗、生物信息学、大数据相关领域展开讨论,大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者,企业界人士及其他相关人员参会交流。为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验,扩大专业网络,面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台,探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向,以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用,欢迎各位领域内专家学者投稿参会!
●论文收录
向IHBBD 2025提交的所有全文都可以用英语书写,并将发送给至少两名评审员,并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。IHBBD 2025所有被接受的论文将在会议记录中发表,并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。
●征文主题
(以下主题包括但不限于)
主题一:智能医疗
智能诊疗
生物信息学
医学自然语言处理
医学图像识别与图像处理
机器学习和医学深度学习
智慧医疗语音输入与识别技术
医院信息管理系统
人工智能药物合成系统
虚拟诊疗系统
智能健康管理
虚拟护理
远程医疗
疾病预测预报系统
手术和康复机器人
电子病历的应用
先进数控技术与设备
医疗保健协作技术
医疗保健电脑游戏
计算机辅助检测与诊断
流行病学建模
遗传咨询
健康信息学教育
卫生信息系统
健康风险评估与建模
健康软件体系结构、框架、设计
健康信息学
智能医疗管理系统
医疗保健软件
医疗保险欺诈检测
移动健康和传感器应用
面向医疗保健的RFID解决方案
主题二:生物信息学
生物信息学中的算法、模型、软件和工具
生物信息学问题的任何新方法
应用于诊断、预后、治疗、监测和康复
生物器械/生物传感器和分子诊断
计算蛋白质组学
DNA 和 RNA 结构、功能和序列分析
模型验证的实验方法
基因工程和蛋白质工程
基因调控、表达、鉴定和网络
基因组学和蛋白质组学
用于模型生成和识别的成像、仪器和传感器
免疫和化学信息学
多尺度建模和综合研究
下一代测序
制药应用
生物工程中的概率和优化方法
蛋白质相互作用、对接和功能
蛋白质结构、功能和序列分析
序列分析
结构生物信息学
结构、功能和比较基因组学
结构预测
合成生物学
主题三:大数据
医疗数据和医疗信息化
医疗数据安全
医疗保健服务和健康信息学
生物医学数据挖掘
远程医疗与大数据
精准医疗与大数据
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基因组学大数据
全生命周期个人健康大数据
疾病风险数据库
医学影像大数据
异数据库关联的大数据疾病网络
临床大数据模糊识别算法
大数据保险
患者医疗数据云与分级诊疗
医疗物联网
临床决策支持系统
云计算
可穿戴技术与传感器
医学诊断计算
●提交论文
1.直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱,我们收到后会第一时间回复您。
投稿主题请注明:IHBBD 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐(否则无法确认您的稿件)
2. 审稿流程:作者投稿-稿件收到确认(1个工作日)-初审(1-3工作日) -告知结果(接受/拒稿),越早投稿越早收到文章结果。
●投稿说明
1.本会议官方语言为英语,投稿者务必用英语撰写论文。如需翻译服务,请联系会议组墨老师。
2.论文应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过。作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询系统自费查重,否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。
3.文章至少6页。请根据格式模板文件编辑您的文章。学生作者或多篇投稿有优惠。
4.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。
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●联系方式
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QQ咨询:2580953988
(您将在第一时间得到回复,添加时请备注“IHBBD 2025”)
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全生命周期个人健康大数据
疾病风险数据库
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异数据库关联的大数据疾病网络
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