医疗保健是一个有关人员在所有国家之间的重要领域。的一个主要的转换,区分我们生活的时代是更大的可用性的数据,有时非结构化和未标记的。医疗行业可以利用认知的困难和发展技术,机器学习,人工智能自动化解决现实生活中的问题。认知计算机系统处理大量的数据,可能会提高医疗保健的质量回答质询和定制的分析。进化认知技术和人工智能技术改善客户服务,指导,和人口的健康。

最近covid时代已经向我们展示了质量卫生保健基础设施的重要性。认知计算和人工智能的融合可以帮助我们提高我们的医疗保健等各种方式更好地理解的人口,病人的需要,符合成本效益,个性化医学、临床需求,分析基因组数据,医生指导,移动健康应用、可穿戴传感器和创新的方法来适当的利用重症监护室(ICU)的使用。医疗数据的异质性可以引导我们建立更多的专业认知计算与机器学习算法来分析,为特定的复杂应用程序审查,并理解它。目前,利用认知计算是有限的卫生保健,导致大规模机器学习机会合并为卫生保健专业人员和认知计算,因此可以节省很多宝贵的时间可以找到宝贵和具有成本效益的解决方案。

这个特殊的问题欢迎原始研究和审查关于这个主题的文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 认知和人工智能的医疗保健
• 机器学习情感识别
• 人机交互在医疗
• 资源受限的认知医疗解决方案
• 人格预测使用生物医学信号
• 认知计算和智能机器
• 可辩解的人工智能模型对健康、生物学和医学
• 人工智能与认知精密医学
• 在医疗数据挖掘和知识发现
• 解决方案优化医疗问题
• 人工智能在基因组学
• 医学信号和图像处理技术
• 认知和人工智能医疗的社会网络