【推荐发表期刊】
• Nature Medicine (IF=82.9) | 中科院1区Top | JCR Q1
• The Lancet Digital Health (IF=30.8) | 中科院1区Top | JCR Q1
• IEEE Transactions on Medical Imaging (IF=11.0) | 中科院1区Top | JCR Q1 | CCF-A

【课题背景】
全球人口老龄化趋势加剧与慢性病发病率持续攀升，给现代医疗系统带来了前所未有的压力。传统诊断流程高度依赖医生的个人经验，不仅耗时耗力，且在面对海量医学影像数据时易出现主观偏差和漏诊。这种诊断模式的局限性日益凸显，难以满足日益增长的高质量医疗服务需求。

与此同时，深度学习技术在图像识别和自然语言处理领域取得了突破性进展，其强大的模式识别能力为医学数据分析提供了革命性工具。AI模型能够不知疲倦地处理海量数据，精准捕捉人眼难以察觉的细微病理特征，从而显著提升诊断的准确性与效率。

因此，开发人工智能驱动的诊断系统，是推动医疗走向精准化、普惠化和智能化的关键一步，具有重大的临床价值与社会意义。

【参考方向】
• 深度学习算法在医学影像分析中的应用
• 多模态医疗数据融合与智能诊断
• AI辅助诊断系统的临床验证与优化
• 医疗大数据隐私保护与安全传输

【适合人群】
计算机科学、生物医学工程、临床医学等相关专业硕博研究生，具备编程基础和医学基础知识者优先。

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI/CCF期刊投递与发表指导

• 结业证书

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。