数字医学考研方向主要包括以下几个方面：
医学图像处理与分析：
研究如何利用计算机视觉和图像处理技术对医学影像进行分析、诊断和辅助决策。
医学信号处理与分析：
研究如何利用信号处理技术对生物信号（如心电图、脑电图等）进行分析、特征提取和模式识别，以实现生理状态监测和疾病诊断。
医学数据挖掘与机器学习：
研究如何利用数据挖掘和机器学习方法从大规模的医学数据中发现潜在的关联性、规律性，并为临床决策提供支持。
医疗健康大数据分析：
研究如何利用大数据技术对医疗健康领域的海量数据进行整合、存储、管理和分析，以实现个性化医疗服务和精准健康管理。
智能辅助诊断系统：
开发基于人工智能技术的辅助诊断系统，通过结合临床知识库、专家经验和大量患者数据，提供快速准确的诊断建议。
健康信息系统与电子健康记录：
设计和开发基于信息技术的健康信息系统，包括电子健康记录、远程监护等，以促进医院管理和临床决策的数字化转型。
生物信息学：
利用计算机科学和数学方法对生物数据进行分析和处理，例如基因组学和蛋白质组学数据，以帮助研究人员更好地理解疾病的机制和开发新的治疗方法。
医疗机器人：
利用机器人技术开发智能医疗机器人系统，例如手术机器人、康复机器人等，以提高手术精度和治疗效果。
智能医疗监测：
利用传感器技术和数据分析技术对患者的生理参数进行监测和分析，例如心电监护、生命体征监护等，以实现实时监测和预警。
生物医学工程：
作为一级学科，部分院校也将其作为二级学科硕士点进行招生。这个方向主要研究生物医学中的工程技术和应用，例如生物材料、医疗器械、生物信息学等。
控制工程：
在智能医学工程中，控制工程主要应用于医疗设备的研发和医学实验中。
计算机应用技术：
计算机技术是智能医学工程的重要方向之一。在智能医学工程中，计算机技术被广泛应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。
医学信号处理与分析：
该方向主要研究医学信号的采集、处理和分析的理论与方法，例如心电信号、脑电信号、生物电信号等的处理和分析，为疾病的早期诊断和预防提供依据。
这些方向涵盖了数字医学的多个方面，考研时可以根据自己的兴趣和职业规划选择相应的方向进行深入研究。