当前，以人工智能为代表的新一轮技术与产业革命正在改变着人类和世界；全球范围内医疗资源分布不均、医疗成本不断攀升、疾病谱不断变化，恶性肿瘤已成为严重威胁人类健康的主要疾病，应用前沿交叉学科技术实现恶性肿瘤的早期诊断与精准治疗是必由之路。“智能肿瘤学”是一个新兴的医工交叉前沿学科，学科概念由Intelligent Oncology主编徐波教授在2019年首次提出，是融合分子生物学、基因组学、临床肿瘤学、影像医学、病理学、计算机科学等多个学科的交叉学科，主要目标是采用人工智能技术解决常见恶性肿瘤在早期筛查和预防、临床诊断和治疗、预后预测和评估等实践中所遇到的亟需解决的问题，促进医工学科交叉融合，创新人才培养模式。

Intelligent Oncology旨在集中、及时反映人工智能与肿瘤学交叉领域的成果，打造人工智能与临床肿瘤专业领域的国际顶级科技知识交流与决策参考平台。因此，我们邀请您关注全新期刊Intelligent Oncology并投稿，投稿系统已经开放啦！期刊即将于2024年正式出版。期刊简介如下：

Intelligent Oncology

Intelligent Oncology（《智能肿瘤学（英文）》，ISSN 2950-2616）是由教育部主管，重庆大学主办，重庆大学附属肿瘤医院和重庆大学医学院承办，与科爱公司合作的国际学术期刊，期刊以开放获取（OA）方式出版，每季度发行一次。2023年11月，该刊成功入选“2023年度中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目”。

Intelligent Oncology的创办团队汇聚了临床肿瘤学与人工智能领域全球优秀的科学家，他们将智能肿瘤学推向全球领先地位，引领智能肿瘤学的前沿学科传播。Intelligent Oncology 融合了人工智能和临床肿瘤学的元素，重庆大学附属肿瘤医院院长徐波教授为本刊创刊主编，哈佛大学医学院和麻省总医院的蔡文立教授及香港大学孔凤鸣教授为本刊共同主编，编委员会由40名知名专家组成，其中包括医生、科学家和工程师。

Intelligent Oncology是一本融合肿瘤学和计算机科学领域的跨学科学术期刊，致力于发表高质量的原创研究、综述、短篇论文、技术说明、指南与共识、评论、观点等，是一个人工智能与临床肿瘤专业领域的国际顶级科技知识交流与决策参考平台，涵盖临床肿瘤学、信息科学和数学等多个学科领域。稿源方向包括但不限于人工智能在临床肿瘤学中的应用、创新算法和医学可解释性、人工智能驱动的肿瘤药物研发、人工智指导的肿瘤学临床试验、人工智能辅助康复、人工智能应用的指南和共识等。

主编

徐波教授

国家级人才；中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会首任主任委员；重庆大学附属肿瘤医院院长、重庆大学弘深杰出学者；旅美工作20余年，先后任美国康奈尔大学医学院教授、美国阿拉巴马大学伯明翰分校（UAB）病理系教授；在Nature, Cell, Molecular Cell等发表论文110余篇，被引用13000余次，多篇文章入选F1000推荐文章及高被引、热点文章。

共同主编

蔡文立教授

美国哈佛大学医学院/麻省总医院教授，3D Quantitative Imagin（3DQI）实验室主任；主要的研究领域：计算机辅助诊断，量化图像分析，影像组学，机器学习和医学图像可视化；发表SCI收载的高影响因子论文70+篇，会议论文100+篇，拥有15项专利和软件发明。

孔凤鸣教授

香港大学医学院教授、美国放射学院会士（Fellow of ACR）、美国妇女放射学协会首届会士（Inaugural Fellow of AAWR）、美国放射肿瘤学会院士（Fellow of ASTRO）、全球抗癌协作组（GCOG）主席，美国NIH/NCI R01资助的研究员，曾获得多项美国国家奖，有240+篇SCI文章，2020年同行引用率最高的1%学者。

欢迎投稿

Intelligent Oncology欢迎相关领域的学者积极投稿，目前文章免收APC，所有文章将经过严格的同行评议，文章一经录用将在ScienceDirect数据库全文开放获取。

文章收录范围包括但不限于：

• Artificial intelligent technologies in oncology

• AI-assisted applications in clinical oncology

• Innovative algorithms and medical interpretability

• AI-driven oncological drug discovery and development

• AI-guided clinical trials in oncology

• Digital and computational pathology

• Cancer imaging processing

• AI in laboratory medicine

• AI-driven radiation oncology

• Robotic automation processing and surgery

• AI-assisted rehabilitation

• Guidelines and consensus for AI applications

• AI-assisted bio-informatics and bio-statistics

• Big data science in oncology

• AI-guided cancer biology

• AI in cancer epidemiology

• Patient privacy and data security

• Public data sharing

投稿链接：

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编辑部联系方式：

EditorialOffice@intelligent-oncology.net