许多疾病可以通过使用不同的信号和图像来识别，如EEG、ECG、EOG、ERG、EMG、CT、MRI等。因此，需要快速、准确地分析大量大量的多模式患者数据。这需要高水平的科学编程。许多机器学习(ML)算法已经发展到利用不同的特征提取方法从图像中自动检测疾病。利用常规编程的高级信号处理方法从医学数据中提取适当的特征是一项具有挑战性的任务。因此，目前先进的科学编程方法，如Heath 4.0和基于深度学习(DL)的编程被广泛应用于自动化诊断。

先进的科学编程方法，如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)、自动编码器、深度生成模型和深度置信网络等DL技术，已被有效地应用于大数据。将这种新颖的科学编程方法应用于医学数据，可以帮助临床医生做出准确、快速的诊断。

本特刊的目的是整理原始研究和综述文章，描述这一领域的进展。

潜在的主题包括但不限于以下内容:

• 心电和脑电图信号、CT和MRI图像的科学编程和深度学习
• 卫生信息学高级机器学习科学编程
• 健康4.0科学编程
• ERG和EOG的深度神经网络
• 生物医学信号和图像处理的基于自然的科学编程方法
• 深度学习与传统机器学习比较分析生物信号
• 生物医学信号的各种基于软计算的科学编程体系结构综述
• 基于vlsi的健康信息学的科学编程
• 基于医学影像的医疗保健的科学编程
• 为运动、健身等健康数据的实时分析提供科学程序。
• 医学统计分析的科学程序设计，如方差分析
• 医疗保健和紧急情况在线科学规划