加州大学伯克利分校（UC Berkeley）与加州大学旧金山分校（UCSF）在计算精准健康领域有紧密的合作研究。该领域的研究重点包括生成式AI在临床决策支持中的应用，以及开发评估这些模型在医疗保健中实际效果的方法。
在该领域活跃的学者包括Dr. Alaa，他现任加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的计算精准健康助理教授。他同时隶属于伯克利的EECS、统计学和生物统计研究生组，并参与伯克利AI研究实验室、伯克利定向机器学习与因果推断中心、伯克利医疗市场创新中心以及UCSF Bakar计算健康科学研究所的研究工作。
对于有意从事相关领域研究的学生，通常需要具备计算机科学或统计学方面的扎实计算背景，有应用健康或医学研究经验者更具优势。建议申请人在联系潜在导师前，仔细阅读导师近期发表的论文，了解其研究方向是否与自身兴趣匹配，并在沟通中清晰阐述自己的研究经历和未来计划。由于该领域对科研能力要求较高，申请人应确保自身学术背景扎实，并准备好相关证明材料。具体的博士申请流程请参照加州大学伯克利分校相关院系（如EECS、Bioengineering等）的官方招生指南。
