人工智能（AI）在医疗领域的应用具有划时代的意义，显著提高了诊断准确性并优化了实时患者监测下的治疗效果。传统医疗方法往往不考虑个体的生理和遗传差异，导致治疗效果不佳和疾病晚期发现。然而，通过利用智能感知技术，AI现在可以处理各种生物信号，从基本的生命体征如心率和血压到复杂的生化标志物，这些都可以通过可穿戴和无创设备实现。这一革命性变化使得广泛的、持续的患者健康监测成为可能，并生成了大量的实时数据，非常适合AI的预测能力和预防疾病的早期检测策略。
AI驱动的智能感知系统进一步分析大量患者数据，以个性化医疗干预措施，从而实现更有效、定制化的治疗，提高患者预后。此外，机器学习算法和数据处理技术的进步显著提升了医疗提供者解释复杂多模态数据集的能力，整合来自医学影像、电子健康记录和传感器数据的信息，以更全面地了解患者的健康状况。
本研究主题探讨了AI驱动的智能感知方法及其处理技术在个性化护理中的最新进展。它将涵盖广泛的主题，包括基于AI的诊断工具、智能可穿戴设备、远程患者监测系统、实时健康分析和个人化治疗干预。这些进步旨在促进针对个人健康档案和需求的预防性护理，弥合数据丰富的医疗环境与个性化患者护理之间的差距，最终改善结果并减轻医疗系统的负担。
为了在这一动态领域内深化理解，我们旨在汇集一系列跨学科研究，展示AI、智能传感器和个性化医疗交叉点的创新成果。我们邀请提交以下主题的研究，但不限于：
- 基于AI的可穿戴设备用于连续健康监测
- 用于个性化诊断工具的机器学习算法
- 远程患者监测系统中的实时数据处理
- 用于慢性病管理的无创感知技术
- 基于个体健康数据的AI驱动治疗干预
- 面向边缘计算的大规模实时健康数据处理
- AI驱动的医疗系统中的隐私和伦理挑战
关键词：智能感知、科学AI、智能医疗、医疗大数据、医疗物联网
重要说明：所有提交至本研究主题的贡献必须在其使命声明定义的范围之内。Frontiers保留将超出范围的手稿引导至更合适的部分或期刊的权利。
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