2026年人工智能与精准健康国际研讨会(AIPHC 2026)

2026 International AI in Precision Health Conference (AIPHC 2026)

△. 重要信息

官网：https://www.academicx.org/AIPHC/2026/

时间：2026年7月17-19日

地点：中国 · 成都

邮箱投稿：intelconf@163.com

检索：知网及谷歌学术收录

录用通知：论文投稿后5-7个工作日

△. 大会简介

2026年人工智能与精准健康国际研讨会(AIPHC 2026) 将于2026年7月17-19日在中国成都举行。 本次会议旨在为业内专家学者分享技术进步和业务经验，聚焦人工智能与精准健康的前沿研究，提供一个交流的平台。会议将集聚来自世界各地的科研人员、工程师、学者及业界专家，展示他们的最新研究成果及应用。

△.  参会方式

1. 听众参会（不投稿）

只参会，不投稿且不参与演讲及展示

2. 摘要参会（参会 + 摘要 + 报告 ）

投递摘要并参会，摘要将作为报告材料收录在大会指南中，并安排10-15分钟口头报告；  

3. 全文参会（参会 + 全文发表 + 报告） 

投递全文并参会，录用的文章发表在开源期刊上，被知网、谷歌学术等收录；  一篇文章的注册费含一位作者的参会费用，将安排做10-15分钟的口头报告；

4. 特邀演讲嘉宾：申请主题演讲，发送简历，由组委会审核；

△. 文章出版

出版物：所有被会议录用的英文稿件将会发表在国际英文开源期刊

检索：知网及谷歌学术收录

论文评审: 所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿， 经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将发表

审稿流程：本次会议采用先投稿，先送专家评审的方式进行

△. 投稿须知：

1. 如果您只是参加会议作报告，不需要发表文章，请直接投递英文摘要即可。

2. 全文篇幅建议15-20页（按照模板格式，带图和参考文献），超过20页需缴纳超页费。摘要投稿无格式要求，具备标题、内容、关键词、作者信息即可，篇幅建议控制在1页以内，最长不超过2页。

3. 投稿之后5-7个工作日内您会收到审核结果，如逾期未收到邮件通知，请您尽快联系我们。

4. 可投中文稿件，文章题目、摘要，关键词需要中英双语，正文部分为中文（可联系我们索取模板文档）。参会时口头报告/海报张贴必须做英文的。

△. 大会日程（供参考）

2026年7月17日 - 大会签到

2026年7月18日 - 特邀演讲嘉宾报告

2026年7月19日 - 作者报告及海报展示

△. 大会咨询

电子邮箱: contact7@academicx.org (intelconf@163.com)
联系电话: +86 18672346485（周一到周五）
QQ: 1349406763 
微信咨询: 18672346485, 3025797047
微信公众号: Academic Communications

该会议征文涉及领域包括（但不限于）：

Novel Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL) Models

Federated Learning for Health Data

Explainable AI (XAI) in Medicine

Natural Language Processing (NLP) for Clinical Notes

Multimodal Data Fusion

Generative AI for Synthetic Data

Pharmacogenomics & AI

AI in Cancer Genomics

Multi-Omics Data Integration

AI-Powered Medical Image Analysis

Radiomics and Pathomics

AI for Early Disease Detection

Longitudinal Image Analysis

Predictive Risk Stratification

AI-Assisted Diagnosis and Differential Diagnosis

Optimizing Treatment Plans

Prognostic Modeling

Digital Phenotyping

Remote Patient Monitoring (RPM) with AI

AI for Early Warning Scores

Behavioral Analytics

Predicting Clinical Trial Outcomes

Optimizing Clinical Trial Design

Bias, Fairness, and Equity in AI Health Models

Clinical Integration and Workflow

Data Privacy, Security, and Governance

Economic Impact and Value-Based Care

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