CMES本期精选文章“Data-Driven Healthcare: The Role of Computational Methods in Medical Innovation”（数据驱动的医疗保健：计算方法在医疗创新中的作用）。
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本综述旨在探讨计算工程与生物医学科学的交叉领域，突出这一融合在医疗保健和医学研究中的变革潜力。综述涵盖了计算建模、生物信息学、医学诊断中的机器学习以及可穿戴技术在实时健康监测中的集成等关键主题。主要研究发现表明，计算模型显著提升了对复杂生物系统的理解，而机器学习算法则提高了疾病预测和诊断的准确性。
1. 前言
计算模型已成为包括生物医学工程在内的多个领域中的重要工具，使研究人员和从业者能够以极高的精度模拟复杂的生物过程和系统。
尽管计算模型具有巨大的潜力，但仍面临一些挑战，包括对高质量数据和计算资源的需求，以及多尺度和多学科知识的整合。随着计算技术的不断进步和跨学科合作的加强，计算建模在生物医学工程领域的前景广阔，未来有望为科学研究和医疗保健做出更大贡献。机器学习在生物医学工程中的应用和影响如图1所示。
图1：机器学习在生物医学工程中的应用和影响
2. 生物信息学及其在生物医学创新中的作用
生物信息学是生物学、计算机科学和信息技术的交汇点，推动了生物医学研究和医疗保健的创新。该跨学科领域的核心任务是开发和应用计算工具，以管理、分析和解读生物数据。随着图2所示的下一代测序等高通量技术的出现，生物信息学在处理这些庞大数据集方面变得至关重要。
图2：基因组分析和下一代测序的方法
3. 医学诊断中的机器学习
机器学习算法通过从数据中学习，能够在没有明确编程指令的情况下识别模式并做出预测。这一功能在医疗领域尤为重要，因为医疗行业需要处理来自临床记录、医学成像、基因组研究和可穿戴设备的大量数据。通过对这些数据集的处理和分析，机器学习可以提高诊断准确性，预测疾病发展，并为治疗决策提供有价值的信息，从而改善患者护理质量和医疗效率。图3展示了医学成像的一般工作流程。
图3：医学成像的一般工作流程
4. 可穿戴技术和实时健康监测
可穿戴健康设备的发展得益于传感器技术、小型化和无线通信技术的不断进步，其主要分类如图4所示。这些设备通过与智能手机和基于云的平台的集成，实现了数据的无缝收集、存储和分析，大大提升了它们在健康监测与管理中的应用价值。
图4：个人可穿戴设备的主要类别
5.结论
这篇综述探讨了几个关键领域的交叉，这些交叉不仅带来了显著益处，还突出了计算模型、生物信息学、机器学习以及可穿戴技术在推动创新中的重要作用。通过培育跨学科合作的文化，可以充分发挥计算生物医学工程的潜力，从而改善患者治疗效果，提升医疗服务质量，并加深对复杂生物系统的理解。医疗保健的未来正位于计算科学与生物医学科学的交汇点，创新与协作将继续推动这一领域的进步与变革。
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引用格式：
Vancouver Style
Ponnarengan H, Rajendran S, Khalkar V, Devarajan G, Kamaraj L. Data-driven healthcare: the role of computational methods in medical innovation. Comput Model Eng Sci. 2025;142(1):1-48 https://doi.org/10.32604/cmes.2024.056605
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