【招标信用】关于开展蚌埠医科大学2025年数字医学与智慧健康安徽省重点实验室开放课题基金项目申报的通知【安徽】12.10截止
【招标信用】关于开展蚌埠医科大学2025年数字医学与智慧健康安徽省重点实验室开放课题基金项目申报的通知【安徽】12.10截止:本条项目信息由剑鱼标讯安徽招标网为您提供。登录后即可免费查看完整信息。
基本信息
| 地区 | 安徽 蚌埠市 | 采购单位 | 蚌埠医科大学 |
| 招标代理机构 | 项目名称 | 开展蚌埠医科大学2025年数字医学与智慧健康安徽省重点实验室开放课题基金项目 | |
| 采购联系人 | *** | 采购电话 | *** |
先规划,再申报
精打磨,稳立项
适合申报学科
临床医学
申报通知总结
(一)申报时间
1.电子版截止:2025年12月10日
2.纸质版截止:截止日期后一周内
(二)申报条件
1.人员要求:中级及以上职称或博士学位,中级职称需2名高级职称专家推荐
2.团队要求:课题参与人员含12位实验室固有成员
(三)研究方向
1.计算影像解剖与精准手术
2.脑结构与脑功能网络
3.放射治疗与精确定位
4.多模态生物医学影像与精准诊断
5.大数据建模与可视化、智能化慢病管理与健康维护及人工智能
(四)资助标准
1.一般项目:2万元/项
2.重点项目:3万元/项
3.拟资助数量:10项
(五)成果要求
1.署名要求:实验室为第一或并列第一署名单位
2.中文名称:数字医学与智慧健康安徽省重点实验室(蚌埠医科大学)
(六)材料提交
1.电子版:发送至指定邮箱,邮件命名“单位+姓名+课题名称”
2.纸质版:一式三份,经单位盖章后寄送指定地址
(七)审批程序
1.科研处组织评审,实验室学术委员会审查后立项
2.签订合同书及经费预算说明后正式立项
趋势动态分析
(一)立项课题类型分析
1.应用基础研究类课题占据主导地位。此类课题侧重于将基础医学研究成果与数字技术结合,探索解决临床实际问题的理论依据与方法路径。
2.技术开发与集成类课题数量显著。重点聚焦于新型算法模型构建、医疗数据分析平台开发、智能诊疗设备原型设计等具有明确应用前景的技术攻关。
3.交叉融合研究课题成为鲜明特色。体现了医学与信息科学、材料科学、生物工程等多学科的深度交叉,旨在通过跨学科合作产生创新性成果。
(二)立项研究方向聚焦
1.智能辅助诊断与治疗决策支持。主要围绕医学影像智能分析、病理数据挖掘、临床知识图谱构建、个性化治疗方案推荐等方向展开。
2.健康大数据挖掘与公共卫生应用。研究方向涵盖多组学数据整合分析、疾病风险预测模型、区域人群健康监测、流行病智能预警等领域。
3.数字诊疗技术与智能健康设备研发。包括远程医疗系统优化、可穿戴医疗设备、康复机器人技术、虚拟现实/增强现实技术在医疗中的应用等。
4.智慧医院管理与服务模式创新。涉及医疗资源优化调度、智慧病房建设、全流程健康管理服务、医疗质量智能监控等医院运营管理相关研究。
(三)高频关键词分布
1.技术方法层面:“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“大数据分析”、“影像组学”、“自然语言处理”等词汇出现频率最高。
2.应用领域层面:“辅助诊断”、“预后预测”、“精准医疗”、“健康管理”、“智慧医院”、“远程医疗”为核心关键词。
3.研究对象层面:“医学影像”、“电子病历”、“基因组学”、“可穿戴设备”、“手术机器人”是常见的研究载体或数据来源。
总体而言,立项课题紧密围绕数字医学与智慧健康的核心领域,呈现出技术驱动、临床导向、多学科交叉的显著特点,致力于推动医疗服务的数字化、智能化转型。
拟题思路分析
----这个是拟题的案例演示----
(一)研发方向一:计算影像解剖与精准手术
拟题如:《基于影像组学特征融合的复杂器官手术路径智能规划研究》,该题目的创新点是整合多模态影像解剖数据,构建三维解剖结构数字化模型,结合深度学习算法优化手术路径规划,提升复杂手术的精准度与安全性,为精准手术方案制定提供技术支持。
(二)研发方向二:脑结构与脑功能网络
拟题如:《基于静息态功能影像的学习认知相关脑网络动态连接机制研究》,该题目的创新点是通过多模态脑影像技术捕捉学习与认知过程中脑网络的动态变化,解析脑区功能连接模式与神经调控机制,为理解脑功能网络可塑性及相关疾病干预提供新视角。
(三)研发方向三:放射治疗与精确定位
拟题如:《基于实时影像引导的肿瘤放射治疗动态靶区定位技术研究》,该题目的创新点是融合术中实时影像监测与自适应算法,实现肿瘤靶区动态追踪与剂量精准递送,减少正常组织损伤,提高放射治疗效果与安全性。
(四)研发方向四:多模态生物医学影像与精准诊断
拟题如:《多模态医学影像跨尺度融合的疾病早期诊断模型构建研究》,该题目的创新点是整合分子影像与结构影像数据,构建跨尺度特征融合模型,提升疾病早期检出率与诊断准确性,为临床精准诊断提供新方法。
(五)研发方向五:大数据建模与可视化
拟题如:《面向临床决策的医学大数据多模态融合建模与可视化技术研究》,该题目的创新点是构建基于多源医学数据的标准化融合模型,结合交互式可视化技术,辅助临床数据解读与决策支持,推动医学大数据的临床转化应用。
(六)研发方向六:智能化慢病管理与健康维护与人工智能
拟题如:《基于可穿戴设备数据的慢病风险预警与个性化健康干预模型研究》,该题目的创新点是融合多维度健康监测数据与人工智能算法,构建动态慢病风险评估模型,实现个性化健康干预方案推送,提升慢病管理效率与健康维护水平。
-----这个是拟题样式-----
***
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精打磨,稳立项
适合申报学科
临床医学
申报通知总结
(一)申报时间
1.电子版截止:2025年12月10日
2.纸质版截止:截止日期后一周内
(二)申报条件
1.人员要求:中级及以上职称或博士学位,中级职称需2名高级职称专家推荐
2.团队要求:课题参与人员含12位实验室固有成员
(三)研究方向
1.计算影像解剖与精准手术
2.脑结构与脑功能网络
3.放射治疗与精确定位
4.多模态生物医学影像与精准诊断
5.大数据建模与可视化、智能化慢病管理与健康维护及人工智能
(四)资助标准
1.一般项目:2万元/项
2.重点项目:3万元/项
3.拟资助数量:10项
(五)成果要求
1.署名要求:实验室为第一或并列第一署名单位
2.中文名称:数字医学与智慧健康安徽省重点实验室(蚌埠医科大学)
(六)材料提交
1.电子版:发送至指定邮箱,邮件命名“单位+姓名+课题名称”
2.纸质版:一式三份,经单位盖章后寄送指定地址
(七)审批程序
1.科研处组织评审,实验室学术委员会审查后立项
2.签订合同书及经费预算说明后正式立项
趋势动态分析
(一)立项课题类型分析
1.应用基础研究类课题占据主导地位。此类课题侧重于将基础医学研究成果与数字技术结合,探索解决临床实际问题的理论依据与方法路径。
2.技术开发与集成类课题数量显著。重点聚焦于新型算法模型构建、医疗数据分析平台开发、智能诊疗设备原型设计等具有明确应用前景的技术攻关。
3.交叉融合研究课题成为鲜明特色。体现了医学与信息科学、材料科学、生物工程等多学科的深度交叉,旨在通过跨学科合作产生创新性成果。
(二)立项研究方向聚焦
1.智能辅助诊断与治疗决策支持。主要围绕医学影像智能分析、病理数据挖掘、临床知识图谱构建、个性化治疗方案推荐等方向展开。
2.健康大数据挖掘与公共卫生应用。研究方向涵盖多组学数据整合分析、疾病风险预测模型、区域人群健康监测、流行病智能预警等领域。
3.数字诊疗技术与智能健康设备研发。包括远程医疗系统优化、可穿戴医疗设备、康复机器人技术、虚拟现实/增强现实技术在医疗中的应用等。
4.智慧医院管理与服务模式创新。涉及医疗资源优化调度、智慧病房建设、全流程健康管理服务、医疗质量智能监控等医院运营管理相关研究。
(三)高频关键词分布
1.技术方法层面:“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“大数据分析”、“影像组学”、“自然语言处理”等词汇出现频率最高。
2.应用领域层面:“辅助诊断”、“预后预测”、“精准医疗”、“健康管理”、“智慧医院”、“远程医疗”为核心关键词。
3.研究对象层面:“医学影像”、“电子病历”、“基因组学”、“可穿戴设备”、“手术机器人”是常见的研究载体或数据来源。
总体而言,立项课题紧密围绕数字医学与智慧健康的核心领域,呈现出技术驱动、临床导向、多学科交叉的显著特点,致力于推动医疗服务的数字化、智能化转型。
拟题思路分析
----这个是拟题的案例演示----
(一)研发方向一:计算影像解剖与精准手术
拟题如:《基于影像组学特征融合的复杂器官手术路径智能规划研究》,该题目的创新点是整合多模态影像解剖数据,构建三维解剖结构数字化模型,结合深度学习算法优化手术路径规划,提升复杂手术的精准度与安全性,为精准手术方案制定提供技术支持。
(二)研发方向二:脑结构与脑功能网络
拟题如:《基于静息态功能影像的学习认知相关脑网络动态连接机制研究》,该题目的创新点是通过多模态脑影像技术捕捉学习与认知过程中脑网络的动态变化,解析脑区功能连接模式与神经调控机制,为理解脑功能网络可塑性及相关疾病干预提供新视角。
(三)研发方向三:放射治疗与精确定位
拟题如:《基于实时影像引导的肿瘤放射治疗动态靶区定位技术研究》,该题目的创新点是融合术中实时影像监测与自适应算法,实现肿瘤靶区动态追踪与剂量精准递送,减少正常组织损伤,提高放射治疗效果与安全性。
(四)研发方向四:多模态生物医学影像与精准诊断
拟题如:《多模态医学影像跨尺度融合的疾病早期诊断模型构建研究》,该题目的创新点是整合分子影像与结构影像数据,构建跨尺度特征融合模型,提升疾病早期检出率与诊断准确性,为临床精准诊断提供新方法。
(五)研发方向五:大数据建模与可视化
拟题如:《面向临床决策的医学大数据多模态融合建模与可视化技术研究》,该题目的创新点是构建基于多源医学数据的标准化融合模型,结合交互式可视化技术,辅助临床数据解读与决策支持,推动医学大数据的临床转化应用。
(六)研发方向六:智能化慢病管理与健康维护与人工智能
拟题如:《基于可穿戴设备数据的慢病风险预警与个性化健康干预模型研究》,该题目的创新点是融合多维度健康监测数据与人工智能算法,构建动态慢病风险评估模型,实现个性化健康干预方案推送,提升慢病管理效率与健康维护水平。
-----这个是拟题样式-----
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