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。在当前先进的通信、技术设备和现代技术时代，我们所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、糖尿病、哮喘、冠心病（CHD）等其他疾病。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远程医疗等现代技术正在被高效地用于治疗、管理和预防这些生活方式疾病。其中一种技术是计算智能（CI）。CI指的是计算机从数据或实验观察中学习特定任务的能力。近年来，CI技术受到了各个领域的广泛关注，包括医疗领域。医学中CI的发展得益于软件应用和计算机硬件的增长，以及健康数据的数字化。这些发展正在塑造CI在医疗保健领域的未来，同时也带来了令人兴奋的可能性和挑战。探索CI在医疗保健中的各种应用维度并讨论其潜力和缺点是本研究主题的主要目标。本研究主题的目的是展示使用CI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计划，并帮助人们做出更健康的生活方式决策。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CI的预测模型，早期评估和预测非传染性疾病的风险；c. 利用CI分析大型数据集，发现人口层面的趋势，并增强公共卫生干预措施；d. 鼓励提交展示CI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：1. CI在预测和预防生活方式相关非传染性疾病（NCDs）中的创新应用；2. 使用CI工具开发个性化健康干预措施；3. CI与可穿戴健康技术的集成，实现连续生活方式监测；4. 移动健康应用程序利用CI改善公共卫生的作用；5. CI驱动的公共卫生干预中的伦理考虑和数据隐私挑战；6. 基于CI的决策支持系统，用于管理生活方式相关疾病；7. CI应用在公共卫生干预和疾病管理中的实际影响；8. CI驱动的多因素生活方式相关疾病的预测模型；9. CI在创建慢性生活方式疾病的适应性干预措施中的作用；10. 使用CI分析人口层面的数据，制定公共卫生策略。
(全文结束)
