BioMedInformatics

Revista internacional a texto completo y arbitrada de frecuencia trimestral de la editorial MDPI AG, dedicada a todas las áreas de la informática biomédica, también como la biología y medicina computacional.
La misión de la revista es promover la investigación multidisciplinaria y los enfoques educativos que son esenciales para la ciencia computacional en biología y medicina. Presenta métodos y resultados basados en la informática y campos relacionados que permiten la extracción de información de datos biomédicos y la transferencia de esta información al conocimiento, promoviendo así enfoques científicos basados en datos. El enfoque de BioMedInformatics está en métodos novedosos y flujos de trabajo computacionales para soluciones basadas en datos a problemas biomédicos, y el peso de este enfoque es al menos igual al de informar sobre los resultados biomédicos específicos obtenidos actualmente con estos métodos.
Alcance
Acepta manuscritos sobre todos los aspectos de la informática biomédica y la biología computacional, y atención médica de todos los campos biomédicos, incluyendo anatomía, biomodelado, biología del cáncer, biología evolutiva, genómica, neurociencia, neuropsiquiatría, farmacia y farmacología, farmacometría y medicina fisiológica.
Los temas de interés incluyen, pero no se limitan a:

Bioinformática

Análisis del genoma y secuencia;
Expresión génica y proteica;
Genética y análisis poblacional;
Genómica comparativa;
Genómica funcional computacional;
Dinámica y función de las proteínas;
Minería de datos y textos;
Bases de datos y ontologías;
Análisis y modelado de sistemas complejos;
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en bioinformática;
Análisis de redes;
Informática traslacional.

Informática Clínica

Aplicaciones clínicas de la informática en todos los campos médicos;
Diseños e implementaciones de sistemas clínicos;
Big data clínico;
Genómica en la atención clínica;
Ómicas en la atención clínica;
Informática de ensayos clínicos.

Informática de imágenes

Sistema de archivo y comunicación de imágenes (PACS);
Sistema de información radiológica;
Diagnóstico asistido por ordenador (CAD);
Visualización de tejidos 3D;
Imagen funcional en biomedicina;
Aprendizaje automático e inteligencia artificial en imágenes médicas.

Informática de Salud Pública

Informática de salud del consumidor;
Registros de atención médica;
Sistemas de información hospitalaria;
Sistemas de registro nacionales o internacionales y sistemas de historia clínica electrónica.

Biología Computacional y Medicina

Desarrollo y aplicación de datos: métodos analíticos y teóricos;
Modelización matemática;
Técnicas de simulación computacional;
Biología de sistemas.

Ciencia de datos farmacológicos

Farmacometría computacional y basada en modelado;
Farmacología de sistemas computacionales;
Descubrimiento, diseño y desarrollo de fármacos asistidos por computadora;
Ómicas para el descubrimiento y reutilización de fármacos.

Documentos metodológicos sobre ciencia de datos, con la presentación explícita de su utilidad para conjuntos de datos biomédicos, incluyendo

Enfoques estructurales y cuantitativos para la clasificación, agrupación y reconocimiento de patrones;
Modelado de datos complejos, minería de grandes conjuntos de datos;
Descubrimiento de conocimiento en bases de conocimiento biomédico y conjuntos de datos.

Idioma: inglés

Digital Biomarkers

Revista a texto completo y arbitrada de la editorial Karger. Los biomarcadores digitales se definen como datos fisiológicos y de comportamiento objetivos y cuantificables que se recopilan y miden por medio de dispositivos digitales como portátiles, portátiles, implantables o digeribles. Los datos recopilados se utilizan generalmente para explicar, influir y / o predecir resultados relacionados con la salud. Los biomarcadores digitales también representan una oportunidad para capturar datos objetivos clínicamente significativos.
Multidisciplinaria por diseño, esta innovadora revista de acceso abierto une las disciplinas de informática, ingeniería, biomedicina, ciencias reguladoras e informática. El consejo editorial incluye líderes de la academia, ciencias de la vida, tecnología y gobierno, lo que refleja el amplio alcance de la revista. Los trabajos se publican dentro de los 60 días posteriores a la presentación y se admite la inclusión de videos u otros materiales visuales. Además, los biomarcadores digitales proporcionan y admiten el acceso a datos, algoritmos y repositorios de aplicaciones vinculados a los artículos publicados en la revista. Idioma: inglés

Big Data Analytics

Revista a texto completo y arbitrada de la editorial BioMed Central que acoge con agrado artículos de vanguardia que describen el trabajo básico y aplicado original que incluye cuentas computacionales de inspiración biológica de todos los aspectos del análisis de grandes datos analíticos de las ciencias. Abarcando las ciencias de la vida, las ciencias sociales, la ingeniería, las ciencias físicas y matemáticas, Big Data Analytics pretende proporcionar una plataforma para la difusión de la investigación, las prácticas actuales y las tendencias futuras en la disciplina emergente de análisis de grandes datos.

Big Data Analytics invita a artículos de investigación originales de alta calidad y revisiones oportunas sobre los desarrollos actuales en el campo, cubriendo todos los aspectos del análisis de grandes datos, incluyendo pero no limitado a los siguientes temas:

Enfoques algorítmicos, teóricos y computacionales tales como redes de aprendizaje profundo, computación cognitiva inspirada en la naturaleza y inspirada en el cerebro, análisis estadístico y matemático, visualización e informática.
Implementaciones y plataformas como neuromorfos, GPUs, clusters y nubes, y software de código abierto.
Aplicaciones en ámbitos tan diversos como la genómica, la medicina, la salud, la clínica, la biología y la neuroinformática, la robótica natural, el procesamiento del lenguaje, la meteorología, la geociencia, la inteligencia empresarial y multimedia, Vigilancia, transporte, energía, gestión energética y económica, búsqueda en Internet, biológicas, químicas, físicas, medioambientales, oceánicas y planetarias, y ciencias electrónicas en general.
Big Data Analytics considera los siguientes tipos de artículos: Investigación, Comentario, Informe de la reunión, Metodología, Revisión y Software. Idioma: inglés