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生物医学工程
S.Course Title Semester L-T-P-C 1 Anatomy and Physiology 1 3-0-2-4 2 Medical Physics 2 3-0-0-3 3 Bioscience for Medical Engineering 2 3-0-2-4 4 Control system for Biomedical engineering 3 3-0-0-3 5 Sensors and Measurements 3 3-0-0-3 6 Core Course Project-I 3 0-0-2-1 7 Biomedical Instrumentation 4 3-0-2-4 8生物学技术4 3-0-0-3 9核心课程项目-II 4 0-0-2-1 10医学成像系统5 3-0-0-3 11生物材料5 3-0-0-0-3 12嵌入式C和IOMT 5 3-0-2-4 13医疗图像处理6 3-0-2-4 17医疗保健分析6 3-0-0-3 18核心课程项目-IV 6 0-0-2-1总数52
Implications for biomedical health research
尽管生理学的季节性变化已得到充分证实，但人们对人体免疫和代谢标志物如何随季节变化知之甚少，也没有研究检查过压力→健康生物标志物关联在一年中的变化。为了研究这些问题，我们分析了来自美国中年 (MIDUS) 研究的 2118 名参与者的数据，以确定 (a) 19 种免疫和代谢标志物水平以及 (b) 感知压力与每种生物标志物之间的关联是否存在差异。全组分增强广义加性模型的结果显示，大多数生物标志物呈季节性模式，免疫蛋白通常在白天较短时达到峰值。此外，糖化血红蛋白水平从深秋到春季上升，而甘油三酯在夏季和秋季升高，高密度脂蛋白从 1 月到 12 月稳步下降。尿液皮质醇和皮质松表现出相反的模式，分别在年初和年末达到峰值。最关键的是，我们发现感知压力对 19 种健康生物标志物中的 18 种的影响因测量月份而异。在某些情况下，这些差异涉及压力与生物标志物关联的程度，但在其他情况下，则是影响的方向发生了变化。因此，不考虑生物标志物评估月份的研究可能会产生误导或不可重复的结果。
生物医学和健康信息学
高级分析与医疗保健的结合为根据个体患者调整医疗措施开辟了新视野，彻底改变了个性化医疗领域。通常，机器学习算法能够分析大量不同的患者数据。这些数据可能包括遗传信息、临床记录、生活方式因素和其他基本数据。利用算法，医疗保健专业人员可以从数据中提取宝贵的见解和模式，根据个人特征和需求提供定制解决方案。机器学习在精准诊断和治疗建议中也发挥着重要作用。它能够分析患者特征、遗传因素和治疗反应，并预测药物反应、不良事件和最佳剂量水平。这使医疗保健提供者能够通过改善更多的治疗效果来推荐副作用最小的药物。此外，机器学习在公共卫生中的应用将为传染病监测和爆发提供更准确的预测。此外，机器学习算法还可以通过分析社交媒体信息、气候数据和地理信息等多种数据源来检测疾病爆发的早期预警信号。这将使公共卫生官员能够及时采取干预措施，从而减轻传染病对人口健康的影响。从疾病预测到疫情监测，机器学习能够重塑公共卫生格局，实现基于证据的决策，并最终改善个人和社区的健康状况。本期特刊旨在吸引该领域专业人士的原创研究论文，以提供可以塑造个性化医疗未来并改善公共卫生结果的见解。潜在主题包括但不限于：
