CV PhD研究方向求教，medical imaging or computational biology?

本科CS专业，拿到了2021Fall PhD入学的offer，因为funding是fellowship所以可以入学后再选择导师及研究方向。目前做过一些CV和medical imaging方向的研究，但总觉得这个方向很多地方都做得很成熟了而且竞争也越来越激烈。

我最近在做一些生物方面的图像分析，看了一些computational biology for healthcare方向的研究觉得还比较有意思，而且可以很明显的感觉到CV在这方面的应用远不如医学图像那样广泛，发顶会/大文章的难度相比于医学图像也会小一些，有很多可以探索的地方。我PhD大的主题限定在AI for healthcare，以作算法为主但应用领域可以为medicine或biology，

求教：
1. computational biology for healthcare这个方向发paper难度怎样，未来几年学术届在这个方向上是否有可能得到更高的关注度？
2. 如果单纯以未来找教职为目的，只做这个方向是否会有些局限，faculty market上这方面的需求如何？
3. 现在国内也有不少生物医药方面的初创公司，这方面的技术真的足够成熟能够在工业界落地了吗，还是只是炒概念？
4. medical imaging这个方向现在入坑是否有些晚？


提前感谢解答！如果有相关资料推荐也非常感谢！

1. 大文章很难，大部分对生物意义要求挺高的， nature methods/biotech 大概就是纯方法的能发的最好的了.  顶会的话，nips/icml/cvpr 对这种cb也很开放，有逐年递增的趋势，反正data 都是seq，image，matrix（single cell）。。

2. 教职的话，看文章吧，如果有一篇nature methods/biotech 应该能去很好的学校了（top50 以上的？）这两年有个趋势是，化学/生物系 和cs 经常会合开一个或几个position 给这种ai+chem/bio，比如普渡2019年招的cs ap （一篇nature methods）；我个人觉得cs慢慢会喜欢这种做交叉的，因为毕竟可以同时申nih 和nsf， 而且nih 的funding 一般都比较大。。

3. 我做过gnomics 和 小分子药物设计， 我个人觉得gnomics落地很难，23andme 这么多年也一直就这样。 小分子药物设计的话 （生成/筛选/预测adme/），这两年非常火， 我觉得这也是离落地最近的一个领域，各大药厂/biotech 都在做，国内最近也有很多startup（eg 晶泰）。 但目前我知道的是，似乎只有一款小分子进临床了（不确定）。  药物设计是一个很长的过程, 未来不确定。

4. 没做过，不好说。

summary：
我自己cs的本科/phd， 目前游走在教职和工业界之间， 个人感觉， 在工业界话，想要做出点成绩和名声，对domain knowledge的要求很会高，往往你会面临着和MD 或者chemist 讲你的结果，让他们相信你的结果和愿意使用你的模型，这一点其实很难。 化学和生物wetlab的人 天生对计算的结果会带有一点排斥（这东西准吗？） 不过这个也很看公司，东海岸某biotech 刚刚挖了google research 的几个人。。教职的话，publication/grants胜过一切，domain knowledge 搞不定找人合作就好，学校会有一帮人想和你合作。

插眼，我也想知道。。。。

对于3的话很多方面还是不成熟的。对于4的话早晚不好说。这个领域已经有多年研究了，最近主要是deep learning又推进了一些发展。

computational biology for healthcare 是个什么东东？没听说过。computational biology 就是computational biology

computational biology比较容易水文章

六月不远 发表于 2021-6-7 05:59
1. 大文章很难，大部分对生物意义要求挺高的， nature methods/biotech 大概就是纯方法的能发的最好的了.   ...

问一下小分子药物设计 哪些学校和老板做得比较好 想看一看文章入门，以后申请phd