保健医学研究与实践，保健医学研究与实践是核心期刊吗
数字医学是一门计算机科学、信息学、电子学等与医学相互交叉的学科，研究的是将数字技术、信息技术、计算机技术、通信技术、人工智能、虚拟现实等技术作为工具应用于人类健康状况诊断、干预以及监控等医学领域中。
随着社会的不断进步和现代科学技术的不断发展，人们进入了数字化时代。与此同时，数字医学的概念也渐渐为人熟知，相关数字医疗产品和数字化技术也日益广泛地应用于医疗保健和医学实践当中。尤其是近几年新冠肺炎疫情爆发期间，医疗大数据、远程医疗、人工智能辅助诊疗等数字医疗技术在病毒筛查、病情分析、患者治疗以及疫苗研发等方面发挥了重要作用。将数字技术应用于医学领域是二十一世纪医学发展的基础，是目前医学发展的主流方向，许多前沿的医学技术都与基于数字产业的最先进的软件和设备相关联。
数字技术在医学领域的应用的主要体现：
一是提供医疗服务；二是开发新方法、新手段。
数字技术最大潜力关键词：
AI数据挖掘、AI诊断、AI治疗、数字孪生、云服务、大数据、数字化平台、物联网、人工智能、服务机器人，等等。
数字医疗的主要研究热点和研究领域如下：
1. 人工智能技术：
– 人工智能与医学深度学习大数据挖掘，可以有效获得疾病相关的更准确的数据；
– 人工智能与基因编辑相结合，可以研发出新的治疗方案，解决目前医学领域中的一些难题；
– 人工智能和医学影像相结合，可以有助于病情诊断，降低漏诊误诊的概率；
– 人工智能应用于新药研发相结合，可以缩短药物研发时间，降低成本，提高研发效率；
– 人工智能与多组学数据融合，可以更加深度的解析疾病的发病规律和相关进展。
2. 计算机辅助技术：
主要体现在数据存储与处理、辅助检查、计算机人工智能、计算机图像处理、数字孪生等方面，可以帮助医生做诊断、决策以及辅助治疗。
3. 大数据与流行病学研究：
流行病学研究背景下的大数据是指单个国家或多国数据库网络内的大型可相互关联的数据集。大数据通过访问来自生物库、电子病历、患者报告结果测量、自动和半自动电子监测设备以及社交媒体的相关信息，为研究提供新的可能性。
4. 远程医疗：
通过大数据获取和处理病人信息，通过区块链技术妥善保存并且快速获取病人信息，同时运用物联网技术获得患者身体健康状况报告，远隔千里的病人和医生可以实现有效交流，从而极大地缩短了问诊时间。
5. 医学生物大数据挖掘：
近年来，生物医学数据大规模增长，利用模式识别进行大数据挖掘是一项巨大的挑战，需要复杂的数据密集型机器学习技术。机器学习是数据挖掘的技术支撑之一。而机器学习领域中一个新的研究方向就是深度学习，深度学习目前已成功应用于解决许多复杂的模式识别问题。
6. 支持临床研究与临床治疗应用信息统计分析的电子病历系统：
电子病历 (EMR) 系统，是用电子设备对个人健康相关信息的电子记录，由医疗保健组织内经过授权的临床医生和工作人员创建、收集以及管理，可以取代手写纸张病历。通过建立专业化的电子病历文书模板以及EMR信息资源共享，降低成本的同时又提高了医生的工作效率。
医学的数字化转型不仅可以提高患者的医疗保健质量，同时也为创造新治疗技术、开发新设备创造了广阔的应用前景。远程医疗、医疗机器人、医疗物联网、生物信息学、医疗大数据、人工智能以及区块链技术等都在影响着医学领域的发展。相信在更多科研学者和临床医生的共同努力下，数字医学领域还有更大的发展空间。
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