Dažospēdējos gados pieejamo digitalizēto medicīnisko datu straujais pieaugums ir radījis jaunas problēmas zinātnieku aprindām veselības aprūpes informātikas jomā. Šajā scenārijā, ņemot vērā arvien pieaugošo medicīnisko datu apjomu, kā arī šāda veida datu sarežģītību un neviendabīgumu, ir vajadzīgas inovatīvas lielo datu analīzes metodes, lai no tiem iegūtu vērtīgas atziņas, un vienlaikus šīm jaunajām pieejām jāgarantē arī nepieciešamais privātuma un drošības līmenis. Šiem risinājumiem ir jānodrošina efektīvi un lietderīgi instrumenti, lai atbalstītu ārstu, medicīnas speciālistu un politikas veidotāju ikdienas darbu, uzlabojot veselības aprūpes sistēmu kvalitāti. Nesenā pandēmijas ārkārtas situācija ir padarījusi steidzamāku vajadzību pēc jaunām lielo datu pieejām šādu datu apstrādei.
Pienesumi var būt vērsti uz arhitektūru, algoritmiem, metodēm; atzinīgi vērtējami ir arī aptaujas dokumenti un pārskati.
Galvenie temati cita starpā ir šādi:
• e-veselība
• Medicīniskā informātika • lielo datu analīze e-veselības vajadzībām
• biomedicīnisko lielo datu analīze • Covid-19 lielo datu analīze
• mākslīgais intelekts medicīnā • biomedicīnisko lielo datu ieguve
• veselības informācijas sistēmas • Komplekss lielo datu arhitektūra
• uz datiem balstītas metodes
• medicīnisko datu drošība un privātums
• mašīnas un padziļinātas mācīšanās pieejas veselības datiem
•
Diagnostikas un terapijas atbalsta sistēmas. Oficiālais iesniegšanas termiņš ir 2021. gada 15. septembris.
News article
| Publikācija