慢性病管理领域正在经历重大变革，这得益于大数据分析和人工智能（AI）的最新进展。心血管疾病、糖尿病、呼吸系统疾病和癌症等主要慢性病仍然是全球死亡率和发病率的主要原因，亟需长期的医疗解决方案。通过利用大数据和复杂的AI算法，可以识别出以前无法触及的模式和见解。这一进步为更加个性化、高效和有效的医疗干预提供了途径，从而应对这些疾病给医疗系统带来的巨大负担。
本研究专题旨在深入探讨大数据和AI在管理主要慢性病方面的变革性影响。目标是展示创新研究成果，突出这些技术如何改进诊断过程、增强治疗模式、改善预后预测并加速药物发现。目的是促进跨学科的思想和成果交流，增强AI和大数据在日常临床实践中的整合，从而提升患者护理水平并减少全球慢性病负担。
为了进一步了解AI和大数据在慢性病管理中的创新应用，我们欢迎提交涉及但不限于以下主题的文章：
- 诊断：利用AI进行风险评估和早期检测，涵盖慢性病的各种数据类型（影像、组学、临床记录）。
- 治疗规划：基于数据的个性化治疗策略，包括适应性方法和共病管理。
- 预后预测：整合行为、基因组和环境数据的多因素模型，用于预测疾病进展和患者分类。
- 药物研究：通过AI加速药物开发、再利用和生物标志物识别。
- 涉及伦理考虑、真实世界数据协调和临床环境中AI可解释性等交叉主题。
我们接受各种类型的稿件，如原创研究文章、综述、案例研究和方法论论文。提交的稿件应突出创新方法、挑战和未来方向，展示大数据和AI在慢性病管理中的应用。
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