近年来，人工智能（AI）的迅速发展为医疗和生物研究带来了变革。最先进的模型如ChatGPT、Gemini、DeepSeek和Grok-2在自然语言处理方面展示了卓越的能力，使其能够集成到各种医疗应用中，包括疾病诊断、治疗计划和药物发现。同时，AI与单细胞基因组学的结合提供了对疾病机制的深刻见解，促进了独特免疫细胞亚群的识别和新型免疫治疗疫苗的设计。这种整合增强了我们对免疫系统动态的理解，从而为剂量优化和生物标志物识别等关键临床决策提供信息。AI驱动的创新在药物开发、癌症疫苗研究和精准医学方面的进展正在加速新治疗靶点的发现并彻底改变患者护理。
本研究主题旨在探索AI在疾病筛查、诊断、治疗、护理和药物开发中的多样化应用。通过考察最新的研究和临床实践，我们力求阐明AI技术如何推进早期疾病检测、提高诊断准确性、个性化治疗策略、优化护理以及加快制药创新。
我们邀请提交涉及将AI整合到医疗和生物研究中的论文，包括但不限于以下领域：
- AI驱动的疾病筛查和早期检测：探讨人工智能在通过影像分析、生物标志物识别和风险评估模型增强早期疾病检测中的作用。
- 人工智能在精准医学和个性化治疗中的应用：研究AI如何通过整合多组学数据和患者特定反应来优化治疗策略。
- 机器学习在药物发现和开发中的应用：研究AI在加速药物发现、重新利用现有药物以及通过计算建模预测药物-靶点相互作用方面的影响。
- AI支持的癌症免疫疗法和疫苗设计。
- 单细胞基因组学和AI：揭示疾病机制：讨论AI与单细胞测序在绘制疾病异质性、识别稀有细胞群体和指导治疗创新方面的协同作用。
- 深度学习在医学影像和放射学中的应用。
- AI识别的生物标志物发现用于疾病诊断和预后。
- AI在护理和患者护理优化中的应用：评估AI在护理实践、患者监测和个人化护理中的整合，以提高医疗效率和患者结果。
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