物联网（IoT）和人工智能（AI）在公共卫生领域的整合代表了一种变革性的力量，已经显著重塑了健康监测、疾病预防、决策制定和医疗服务提供。IoT技术通过互联设备（如可穿戴设备、传感器和移动医疗应用程序）实现健康相关数据的实时收集和共享。AI进一步补充了这些技术进步，提供了强大的分析算法，能够解释大量数据以支持预防策略、快速检测疾病爆发、提高监控能力以及个性化医疗干预。尽管具有变革性的潜力，但仍存在许多重大障碍，包括关键的技术和基础设施限制、持续的数据安全和保密性担忧、关于数据处理的伦理辩论以及在不同社会经济背景下的不均衡可及性。
现有研究表明，IoT和AI在公共卫生中的整合既具有巨大的潜力，也面临实质性的挑战，强调了有针对性研究的重要性，以填补知识空白并有效将创新转化为实践。本研究主题旨在全面调查当前阻碍IoT和AI在公共卫生领域更广泛采用的挑战和障碍，同时概述创新解决方案、策略和利用这些变革性技术的机会。具体而言，本研究主题旨在突出成功部署实例、有效实践、伦理指南和确保负责任地实施IoT和AI倡议所必需的监管框架。它将探讨如何安全和合乎道德地将这些技术整合到公共卫生框架中，探索建立公平获取的实际方法，并确定克服现有采用障碍的途径。
公共卫生是一个非常广泛的领域，不能忽视与更为临床活动的整合。初级保健和急诊咨询是其中的一部分，非常适合通过专家方法结合AI和IoT来促进。为了在公共卫生领域内进一步了解IoT和AI的应用，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
- 通过集成的IoT和AI系统进行实时和远程人口健康监测。
- 与IoT和AI健康应用相关的安全风险、数据保护和隐私挑战。
- 实施IoT和AI在卫生系统中的伦理考虑和监管框架。
- 成功实施、可扩展性和可持续性集成IoT-AI公共卫生解决方案的案例研究。
- 使用AI驱动的IoT技术进行预测建模、早期检测和疾病风险分层的创新。
- 成功集成IoT和AI解决方案所需的基础设施准备、资源配置和培训。
- 解决和减少IoT和AI健康技术获取和利用方面的差异的策略。
本研究主题将成为一个重要的资源，促进跨学科利益相关者之间的对话，加速IoT和AI工具的负责任部署，并最终在全球范围内提高人群健康结果。该研究主题是在伦敦大学学院组织的世界领先的年度跨学科数字公共卫生研究和创新会议——第十届数字公共卫生会议的合作下启动的。我们欢迎来自演讲者、参会者及其他人员关于公共卫生领域IoT和AI的投稿。
(全文结束)
