卫生信息系统(他)在21世纪医疗保健中发挥着至关重要的作用。生物医学本体和受控词汇表提供结构化的领域知识,各种卫生信息系统来支持互操作性,电子健康记录,医疗管理和临床决策支持。富人同义词典与语义关系有关的概念已广泛应用于自然语言处理、数据挖掘、机器学习、语义注释和自动推理。急剧增加的医疗数据带来了前所未有的机遇,挖掘未知的知识与semantics-powered数据分析方法。然而,由于异构医疗信息系统的复杂性和缺乏互操作性,它是一个具有挑战性的问题,利用多个数据源来解决现实世界问题,如预测疾病进展,设计个性化的治疗方案,并确定病人群体的临床试验。

这个特殊的问题旨在让人们在知识表示、知识管理、基于语义和健康数据分析引入创新的方法来解决重要问题在医疗和生物医学工程,临床、行为和社交网络数据。我们邀请作者贡献原始研究的文章以及评论文章将说明使用的生物医学本体和语义web技术促进医疗工程和发现隐藏的知识在生物医学和健康数据。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 基于语义的医疗数据分析
  • 基于本体的医疗数据挖掘
  • 基于本体的分析生物医学、临床或社交网络数据
  • 命名实体识别和关系提取生物医学、临床、或社会网络数据
  • 数据挖掘和机器学习在生物医学、临床或社交网络数据
  • 语义注释在生物医学、临床或社交网络数据
• 本体在医疗保健中的应用工程
  • 本体在卫生信息系统中的应用
  • 下为医疗应用软件框架
  • 基于本体的医疗数据解释和可视化
  • 算法表现型和队列标识使用本体
  • 健康信息寻求面向消费者的工具
• 医疗数据集成
  • 医疗工程中相关公开数据
  • 异构数据集成的新方法医疗数据来源
• 本体和控制术语
  • 本体为医疗应用程序开发和浓缩
  • 质量保证的生物医学本体和术语
  • 卫生信息系统语义协调和本体对齐
  • 知识表示和推理