<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>Apologies for cross-posting<br>
      <br>
      <b>DEADLINE EXTENDED to May 22nd</b><br>
      <br>
      Special Session on <b>Computational Intelligence in Personalized
        Medicine</b><br>
      <br>
      19th Conference on Computational Intelligence methods for
      Bioinformatics and Biostatistics (<b>CIBB 2024</b>)<br>
      <br>
      =================<br>
      CALL FOR PAPERS<br>
      =================<br>
      <br>
      September 4-6, 2024, Benevento, Italy<br>
      Submission: 
      <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://www.bioinformatics-sannio.org/cibb2024/index.php#submission">https://www.bioinformatics-sannio.org/cibb2024/index.php#submission</a><br>
      <br>
      Aims & Scope<br>
      ------------<br>
      Increased life expectancies and the expectation of universal
      medical care provision in modern societies clash with the
      increasing costs of meeting those challenges. The promises of
      Personalized Medicine (PM) may become wishful thinking unless they
      deliver on cost efficiency. The most promising avenue to deliver
      on such efficiency is the use of data science approaches. The use
      of data-centred Computational Intelligence (CI) methods is
      becoming an important tool in healthcare and medical applications
      for providing enhanced diagnosis and prognosis tailored to the
      patient's characteristics and needs. Data-intensive assays,
      widespread sensorization and big data technologies enable the
      capturing and sharing of increasingly larger amounts of biomedical
      data, which need to be exploited through computational analysis in
      order to discover meaningful patterns in data. CI methods,
      including machine learning in general (and deep learning in
      particular) as well as other soft computing approaches are at the
      forefront of efficient complex medical and omics data analysis. In
      this special session, we call for new research on applications
      that, using CI approaches, can provide efficient solutions for the
      development of PM applications based on biomedical and
      bioinformatics data.<br>
      <br>
      Topics of interest include, but are not limited to:<br>
      ·        Applications of personalized medicine based on CI methods<br>
      ·        Biomedical pattern recognition using machine learning for
      PM<br>
      ·        Data-intensive biomedical assays<br>
      ·        Biomedical data sharing and harmonization<br>
      ·        Regulation of CI-based medical devices Interpretable,
      explainable and transparent CI methods for PM<br>
      <br>
      Important Dates<br>
      --------------------------<br>
      <b>Paper submission: May 22, 2024</b><br>
      Paper decision notification: June 20, 2024<br>
      <br>
      Session Chairs<br>
      ------------------------<br>
      Dr. Caroline König, <br>
      Prof. Dr. Alfredo Vellido,  <br>
      UPC BarcelonaTech and IDEAI-UPC Research Center, Barcelona, Spain.<br>
      <br>
    </p>
  </body>
</html>