“人工智能+生物”交叉学科投稿：2026年生物信息学与医学影像EI/Scopus会议汇总

随着 AlphaFold 的横空出世，“AI for Science (AI4S)” 已成为科研界的绝对主流。特别是 人工智能与生物 (AI + Bio/Med) 的深度融合，诞生了海量的发表需求。

然而，交叉学科的研究者往往面临**“投稿无门”**的尴尬：投纯计算机会议（如 CVPR），审稿人嫌生物背景不够深（“Just an application”）；投纯生物期刊（如 Nature 子刊），审稿人又看不懂复杂的深度学习算法。

为了解决这一痛点，本文为您精选了 2026年 召开的、对“AI+生物”交叉学科高度友好的 EI/Scopus 检索会议。

一、 AI + 影像 (Medical Imaging)

首选策略：投递“图像处理”类的计算机会议，这类会议专门设有 "Bio-imaging" 或 "Medical Image Analysis" 分会场。

ICMIP 2026 - 第11届多媒体与图像处理国际会议

• 英文全称：The 11th International Conference on Multimedia and Image Processing
• 召开时间：2026年4月
• 举办地点：中国·南京 / 线上混合
• 出版方：SPIE (国际光学工程学会)
• 推荐理由：
• SPIE 的传统强项：SPIE 在成像（Medical Imaging）领域拥有极高的学术地位。ICMIP 作为其出版的系列会议，非常欢迎基于深度学习（CNN, Transformer）的图像处理论文。
• 检索稳定：EI Compendex 和 Scopus 双检索，适合工科背景的学生。
• 官方网站：http://www.icmip.org/

二、 AI + 生物技术与数据 (Biotech & Bioinformatics)

ICBFE 2026 - 第13届生物技术与食品工程国际会议

• 英文全称：The 13th International Conference on Biotechnology and Food Engineering
• 召开时间：2026年2月
• 举办地点：新加坡 (Singapore)
• 出版与检索：IOP EES 或 IJFE / Scopus, EI
• 推荐理由：
• 应用导向：如果您的研究是利用机器学习优化发酵过程、预测食品保质期或分析生物传感器数据，ICBFE 是极佳的展示平台。
• 出版速度快：作为应用型会议，其出版周期通常短于综合性计算机会议。
• 官方网站：http://www.icbfe.org/

三

ICNLP 2026 - 第八届自然语言处理国际会议

• 英文全称：The 8th International Conference on Natural Language Processing
• 召开时间：2026年3月20日 - 3月22日
• 举办地点：中国·西安
• 出版方：IEEE
• 官方网站：http://www.icnlp.net/

交叉学科投稿技巧：如何讨好两边的审稿人？

要在这些会议中提高录用率（Acceptance Rate），撰写论文时需遵循 “算法+场景” 的黄金法则：

1. 对于投计算机类会议 (如 ICMIP, ICNLP)：
• 重点：强调算法的创新或迁移上的挑战。
• 话术：不要只说“我用了 ResNet 识别肺癌”，要说“针对肺部 CT 图像的数据不平衡问题，我改进了 ResNet 的损失函数...”。
2. 对于投生物类会议 (如 ICBFE)：
• 重点：强调结果的准确性和生物学意义。
• 话术：不要大篇幅推导数学公式，要用数据证明“AI 方法比传统实验方法效率提升了 50%，且预测结果与湿实验（Wet Lab）一致”。