谢邀。顶刊学霸知乎在线征集医信相关research topics么？Anyway，计算机科学渗透到包括临床医学在内的所有学科研究和实践中，楼上两位的回答非常不错。总结一下，这是历史潮流、必然趋势和人民群众的选择。
就答主关注的临床肿瘤学方面而言，写个机器学习算法识别肿瘤（以及图像识别）可是当前一个大热门啊，其识别精准度和灵敏度在特定条件下都远高于人工识别，so，建议如果做科研的话可以往这个方面想一下。
第二个比较火的临床方面的东西是EHR和EMR的建设和普及，这个方面我相信中山医的附属医院可不会差吧。不过当前世界范围内的困扰是这东西建是建了，可是数据质量怎么保证（甚至很可能会导致哪些数据问题，以及用啥标准建都还没搞清楚东西就建了）？不同医疗服务提供方的数据交互质量怎么保证？因为数据质量的问题直接关系到临床决策、政策制定、科学研究、医院规划和资源分配这些领域相关活动和研究的准确性；后者则直面EHR和EMR的普及问题。数据质量和数据交互如果都能得到保障将会是公卫事业（间接跟题主问的管理学也有点关系）很大的进步，因为这就意味着高质量的分级诊疗可以在此基础上得到落实，群众出门看病重病转诊而非直接大医院扎堆也有望成为现实。但是落实分级诊疗可不仅是信息化的问题，这里面还有基层医疗机构人员水平和待遇问题等一系列亟需顶层设计的问题（简单提一下澳洲的解决方案是高质量全面普及医学教育，全国医学院一盘棋一个授课考核标准而且标注都极高，基本全面消灭医学院之间本身的实力差距；鼓励大医院博士下乡，工资翻倍，检验化验结果转诊时直接认可；大医院里面则是一个导师带一群硕士，然后群众么，很乐意找家门口GP呀，但这一切没全国联网的EHR、没高水平的医学教育、没大医院对社区医院的完全信任，甚至是有一丢丢的服从，就等于胡说八道。而且我本人并不完全认同这个方案，因为解决起来财政压力很大，而且以我国当前的医学医信发展现状也不一定能照搬这个方案）。基于EHR和EMR的流调和公卫政研社研等，依我鄙见在国内肯定有的搞，而且基于大量数据的精准施策，你还得用计算机科学相关知识（哟，扯回来了~）。
第三个方面与第二个有点关系，老年病学的信息管理技术。澳洲有个研究结果鼓励社区养老院的老人们多联机打VR你敢信么？打着打着就忘却了年龄和疾病的烦恼，顺便开账号当主播赚钱，不香么？又是计算机科学哈哈~
生化方面么，sequencing/protein alignment这题主肯定比我了解吧。这不是你们研究癌症药物靶点或者病人突变位点啥的这也是个办法么？研究生阶段这方面只修了一门课，不敢瞎BB。化学方面么，化学计算和药品的ML手段研发？这就更不懂了，out of my domain了哈哈~其余的土木、交通、农业、社会学......不懂不发表意见。
emmm，but，计算机科学也不是万能的。医信领域么，搞标准标准死，靠沃森沃森凉，变化有点快谁都说不好，叫好不叫座也是多年以来需要解决的业内老毛病了。so，用技术之前论证下可行性啊喂，这里你可能需要SWOT, CCP然后KDS等医学中使用信息学的可行性研究框架了，这方面详情可以咨询商学院相关人士，搞得好也能发论文或商业咨询报告等。
希望回答对学霸有所帮助哈。
