神经健康监测正在经历一场变革，这得益于人工智能（AI）和物联网（IoT）的整合，提供了前所未有的更准确、实时和个性化的医疗解决方案。本研究主题旨在探索AI和IoT在神经健康领域的协同作用，重点关注创新方法、新兴技术和其对临床应用、诊断和长期患者护理的影响。
最近的AI进展，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和神经网络，为解释大量神经健康数据提供了强大的工具。当这些进展与物联网设备（如可穿戴传感器、智能植入物和远程监控系统）结合时，正在彻底改变神经健康诊断和治疗干预。这两种技术的融合使得连续、非侵入式监测神经健康状况成为可能，例如癫痫、帕金森病、多发性硬化症和中风康复等。
本研究主题的目标是突出AI和IoT在神经健康监测领域最新跨学科研究成果，展示新颖的方法、应用及其未来突破的潜力。我们邀请原创研究文章、评论和案例研究，涵盖但不限于以下主题：
- AI驱动的预测分析在神经健康中的应用：探讨AI如何基于实时监测数据预测神经疾病或癫痫发作的开始。
- 物联网支持的可穿戴和植入设备：探索收集连续神经数据的设备创新及其如何改善患者护理质量。
- 神经健康物联网系统的数据管理和安全：解决数据隐私、安全和实时数据传输挑战。
- AI在脑机接口（BCI）中的应用：研究AI如何增强BCI性能，支持神经康复、通信和其他神经疾病患者的用途。
- 个性化治疗和远程监控：评估AI和IoT集成如何实现个性化治疗计划，并根据临床环境外收集的数据进行远程调整。
- 伦理和监管考虑：讨论AI和IoT在神经健康中整合的伦理影响，包括患者同意、数据所有权和监管挑战。
本研究主题将汇集来自多个领域的研究人员和从业者，包括神经学、生物医学工程、AI、数据科学和医疗保健，以促进合作并推动未来创新。最终目标是改善神经疾病的早期检测、诊断和长期管理，从而提高患者的生活质量。
(全文结束)
