Per pastaruosius kelerius metus dėl spartaus turimų suskaitmenintų medicininių duomenų augimo atsirado naujų iššūkių mokslinių tyrimų bendruomenei sveikatos priežiūros informatikos srityje. Pagal šį scenarijų dėl nuolat didėjančio medicininių duomenų kiekio, taip pat dėl tokio pobūdžio duomenų sudėtingumo ir nevienalytiškumo reikia taikyti novatoriškus didžiųjų duomenų analizės metodus, kad iš jų būtų galima gauti vertingų įžvalgų, ir kartu šie nauji metodai taip pat turi užtikrinti reikiamą privatumo ir saugumo lygį. Šie sprendimai turi suteikti veiksmingų ir efektyvių priemonių, kuriomis būtų remiama kasdienė gydytojų, medicinos specialistų ir politikos formuotojų veikla, gerinant sveikatos priežiūros sistemų kokybę. Dėl neseniai įvykusios ekstremaliosios pandemijos padėties tokių duomenų tvarkymui reikia taikyti naujus didžiųjų duomenų metodus.
Teikiniuose daugiausia dėmesio gali būti skiriama architektūroms, algoritmams, metodams; taip pat palankiai vertinami apklausos dokumentai ir apžvalgos.
Pagrindinės temos, be kita ko, yra šios:
• e. sveikata
• medicininė informatika
• e. sveikatai skirta didžiųjų duomenų analizė
• Biomedicininių didžiųjų duomenų analizė
• COVID-19 didžiųjų duomenų analizė
• Dirbtinis intelektas medicinos srityje
• Biomedicininių didžiųjų duomenų gavyba
• Sveikatos informacinės sistemos • Sudėtingos didžiųjų duomenų struktūros
• duomenimis grindžiami metodai
• Medicinos duomenų saugumas ir privatumas
• Mašinų ir giliojo mokymosi metodai sveikatos duomenims
• Diagnoszės ir pagalbinės terapijos sistemos.
Oficialus pateikimo terminas – 2021 m. rugsėjo 15 d.
News article
| Leidinys