Medinformatics (MEDIN)是一本引人入胜、同行评审、黄金开放获取的期刊，是分享生物医学和信息学跨学科领域前沿研究的平台。我们发表原创研究文章、评论和观点，促进医学科学家、临床医生、数学家、统计学家和计算机科学家之间的合作与创新。我们的期刊专注于生物医学领域生物信息学理论、观点、方法、分析和数据库的最新进展。我们旨在建立有效的沟通渠道，促进生物医学、数学和计算机科学之间的跨学科融合。我们致力于发表突破生物医学和信息学界限的高质量研究。我们鼓励跨学科合作和知识交流，促进医疗保健领域的进步，为更美好的未来铺平道路。

收稿方向

机器学习和人工智能在生物医药中的应用：探索尖端技术在生物医药领域的应用，利用机器学习和人工智能揭示复杂模式并改善医疗保健结果。

生物医学数据挖掘和处理：研究从大规模生物医学数据集中提取有价值见解的方法和技术，实现明智的决策并推动医学研究。

生物医学数据库和平台：展示强大数据库和平台的开发和利用，以促进高效存储、组织和检索生物医学信息，促进协作和知识共享。

综合生物学：深入研究基因组学、蛋白质组学和代谢组学等生物学学科与计算方法的协同整合，从而全面了解生物系统。

药物基因组学：探索基因组学和药理学的交叉点，研究遗传因素如何影响药物反应并制定个性化的治疗策略。

计算生物学：揭示用于建模和分析生物系统的新型计算方法和算法，加深我们对复杂生物现象的理解。

组学：研究各种组学学科（基因组学、蛋白质组学、代谢组学、转录组学等）及其整合，实现全面分析并揭示复杂的分子机制。

个性化医疗：探索旨在根据患者独特的基因构成、生活方式和环境因素，为其量身定制医疗治疗和干预措施的创新方法。

生物标志物、药物发现和开发：介绍关于生物标志物的识别和验证的研究，以及药物发现和开发过程的进展，从而改善诊断、治疗和患者护理。

可解释的人工智能：阐明人工智能模型的可解释性，确保医疗保健应用中决策过程的透明度和责任感。

人工智能：研究人工智能在生物医学领域的多样化应用，从医学成像分析到临床决策支持系统，彻底改变医疗保健实践