<div dir="ltr">Interested in some hands-on practice with visualizing biological and/or medical data? The Bio+MedVis Challenge @ IEEE VIS is a great opportunity to explore and ideate on new, exciting ways to visualize data from biology and medicine! This year, we have two exciting challenges:<div><br>- The first challenge is focused on adaptive molecular dynamics simulation data, which is used to explore how biomolecules change their structure and interact with other molecules over time. These simulations can reveal important changes and are essential to drug design. However, they generate large and abstract datasets that make it difficult to explore the changes, compare trajectories, or reason about molecular behavior across entire ensembles.<br><br>- The second challenge is based on OMAMA-DB, a large public dataset of 2D and 3D mammography images, combined with metadata, pathology labels, and automated lesion annotations. While this data supports large-scale analysis, it is difficult to explore beyond individual cases, making it challenging to spot patterns, compare annotations, and understand how image data, metadata, and AI-generated labels relate to each other.<br><br>Participants are expected to prepare a two-page PDF abstract with up to 5 additional figures. Authors of accepted submissions will get the opportunity to present their work during the Bio+MedVis session at the IEEE VIS 2026 conference. <br>To learn more about the challenges, submission guidelines, and any further details, see the challenge website: <a href="http://biovis.net/2026/biovisChallenges_vis/">http://biovis.net/2026/biovisChallenges_vis/</a><br><br>If you have any questions, reach out at <a href="mailto:biovis_challenge@ieeevis.org">biovis_challenge@ieeevis.org</a>  <br><br>Organizers:<br>Katarina Furmanova, Masaryk University, Czech Republic<br>Daniel Haehn, University of Massachusetts Boston, USA<br>Robert Krueger, New York University, USA<br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div></div>