考生在备考苏州大学苏州医学院生物信息与计算生物学、生物医学工程及放射医学专业博士研究生时，需系统掌握三个学科交叉融合的研究前沿与考试重点。初试科目通常包含专业课（834生物医学信息学或835放射医学技术学）、英语一及思想政治理论，其中专业课涉及生物信息学算法开发、放射医学影像组学分析、医学人工智能模型构建等核心内容。建议优先研读《生物信息学：算法与软件》《医学影像组学分析技术》等教材，结合学院官网发布的历年真题进行知识框架梳理。

研究方向方面，生物信息学与计算生物学团队聚焦单细胞多组学数据整合、肿瘤微环境动态建模及药物靶点预测算法开发，需掌握Python/R语言在TCGA、GEO等公共数据库的应用；生物医学工程专业侧重智能放射治疗设备研发与放射剂量优化，重点学习机器学习在肿瘤分割、质子治疗计划系统中的创新应用；放射医学方向则关注放射治疗生物学机制、放射增敏剂分子设计与临床转化，需熟悉PET-CT影像融合技术及放射剂量计算模型。

导师团队中，王XX教授课题组在医学图像三维重建与深度学习结合领域成果显著，李XX研究员团队致力于放射治疗质子束流输照优化算法，张XX教授聚焦肿瘤微环境与免疫治疗的放射协同机制研究。考生应通过学院官网或学术会议获取导师最新论文，针对性准备研究计划书，建议在复试前完成至少1项与报考方向相关的仿真研究或算法改进。

备考策略需分三阶段实施：基础阶段（3-6月）完成数学三核心公式推导（重点掌握线性代数与概率统计在医学数据分析中的应用），专业阶段（7-9月）通过Kaggle医学影像竞赛提升算法实战能力，冲刺阶段（10-12月）模拟复试场景进行学术英语汇报训练。特别注意关注学院近期发布的《生物医学工程学科发展白皮书》，其中2023年新增的"放射医学智能诊疗系统"重点方向需重点突破。

复试环节包含英语学术写作（要求撰写放射治疗技术发展现状的500字综述）、专业面试（随机抽题如"如何解决医学影像数据标注效率问题"）及实验操作考核（如PET/CT影像重建软件实操）。建议提前联系在读博士生获取往届复试真题，重点准备跨学科研究案例（如"基于深度学习的放射剂量预测模型在质子治疗中的应用"）。加试科目通常为医学统计学或放射物理技术学，需掌握SPSS/R语言在生存分析、剂量分布直方图绘制中的操作规范。

考生需特别注意学院2024年新增的"放射医学人工智能辅助诊断"交叉学科方向，该方向要求报考者具备Python编程基础及PyTorch框架应用能力，建议在初试前完成医学图像分类（如CT肺结节识别）的完整项目开发。同时关注江苏省医学科技发展"十四五"规划中关于放射医学精准治疗的重点支持领域，相关研究方向的报考名额可能增加30%以上。