在过去几十年中，许多慢性疾病与生活方式选择之间存在关联。在当今先进的通信技术、技术设备和现代技术的时代，我们拥有的便利程度显著增加。然而，这也导致了心理健康和情感健康问题的增加。生活方式疾病或非传染性疾病包括肺癌症、糖尿病、哮喘、冠心病（CHD）等疾病。有趣的是，诸如人工智能、计算智能（CI）、物联网、医疗物联网、可解释的人工智能、5G支持的远程医疗等现代技术正在被用于高效地治疗、管理和预防这些生活方式疾病。其中一种技术就是计算智能（CI）。计算智能是指计算机从数据或实验观察中学习特定任务的能力。近年来，计算智能技术在多个领域受到了广泛关注，包括医疗领域。医学中计算智能的发展得益于软件应用和计算机硬件的增长，以及健康相关数据的数字化。这些发展不仅塑造了计算智能在医疗保健领域的未来，也带来了令人兴奋的可能性和挑战。探索计算智能在医疗保健领域的各种应用并讨论其潜力和不足，是本研究主题的主要目标。本研究主题旨在展示使用计算智能方法治疗生活方式疾病的最新研究进展。该系列试图调查这些方法如何改善公共卫生举措，并帮助人们做出更健康的生活方式决策。本研究主题的具体目标包括：
a. 探索非传染性疾病管理的创新方法；
b. 开发基于计算智能的预测模型，评估和预测非传染性疾病的风险；
c. 利用计算智能分析大型数据集，发现人群层面的趋势，提高公共卫生干预措施；
d. 鼓励提交展示计算智能应用实际影响的论文。
本研究主题邀请涵盖但不限于以下主题的贡献：
- 计算智能在生活方式相关非传染性疾病预测和预防中的创新应用；
- 使用计算智能工具开发个性化健康干预措施；
- 计算智能与可穿戴健康技术的集成，实现连续生活方式监测；
- 移动健康应用程序利用计算智能改进公共卫生；
- 计算智能驱动的公共卫生干预中的伦理考虑和数据隐私挑战；
- 基于计算智能的决策支持系统，用于管理生活方式相关疾病；
- 计算智能应用在公共卫生干预和疾病管理中的实际影响；
- 计算智能驱动的多因素生活方式相关疾病的预测模型；
- 计算智能在创建慢性生活方式疾病适应性干预中的作用；
- 利用计算智能分析人口层面的数据，制定公共卫生策略。
关键词：智能健康管理、智能糖尿病管理、医疗数据分析、医疗保健中的人工智能、智能慢性病监测、计算智能驱动的健康干预、心脏病预防、基于人工智能的生活方式调整。
重要提示：所有提交到本研究主题的贡献必须在其使命声明中定义的范围内的部分和期刊内。Frontiers 保留权利在同行评审的任何阶段将超出范围的手稿引导至更合适的部分或期刊。
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