在临床神经信息学领域，人工智能（AI）的融入正站在变革脑部疾病精准医学的前沿。AI与神经信息学的结合旨在交织神经影像、遗传学和临床数据，为改进诊断、提升预后及定制个性化治疗策略提供前所未有的机遇。尽管技术进步显著，该领域仍面临数据整合复杂性以及需要可解释AI模型等挑战。当前关于如何在创新与伦理标准之间取得平衡的争论持续不断，尤其是在数据隐私和透明度方面。
本研究主题旨在探索AI在融合神经影像、遗传学和临床数据以增强脑部疾病医疗策略方面的潜力。我们旨在解决以下具体问题：如何优化AI方法以实现多模态数据整合？通过大规模队列分析可以发现哪些新型生物标志物？通过解决这些问题，本研究主题力求识别可转化为临床应用的可行见解和循证实践。
为深入探讨临床神经信息学中AI驱动的精准医学，我们欢迎涉及以下主题（但不限于此）的文章：
- 创新方法：整合神经影像、基因组和临床数据，对神经和精神疾病进行深度表型分析。
- 探索大规模队列分析，识别脑部疾病的生物标志物和疾病机制。
- 开发AI驱动的神经科临床决策支持系统，指导患者特异性治疗路径。
- 提高神经科学相关AI模型在临床环境中的透明度和可解释性（可解释AI）。
- 解决AI在临床神经信息学中负责任实施所必需的伦理和监管考量。
关键词：临床神经信息学、人工智能、精准医学、神经影像、基因组学、多模态数据整合、临床决策支持、可解释AI、脑部疾病、个性化治疗
重要提示：所有对本研究主题的投稿必须符合所投期刊和栏目的宗旨范围。Frontiers保留在同行评审任何阶段将超出范围的手稿引导至更合适的栏目或期刊的权利。
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