关于此研究主题
背景
医学和计算神经科学领域的性别偏见是当前备受关注的研究方向，该问题揭示了基于性别的研究、诊断和治疗差异。历史上，医学研究主要聚焦于男性受试者，导致对女性特异性疾病表现、药物反应和神经系统疾病的认知存在空白。在计算神经科学领域，模型和算法往往忽视大脑结构、功能和疾病易感性方面的性别差异。这种偏见限制了个性化医疗工具、神经退行性疾病和精神障碍诊疗的准确性和适用性。
尽管医学和计算神经科学取得进展，性别偏见仍是关键问题，导致诊断、治疗和模型准确性存在差异。研究人员需将性别作为生物变量整合到数据采集、算法设计和临床试验中。通过开发性别敏感计算模型和提升医学研究的代表性，可增强精准医疗的公平性并减少神经科学研究中的偏见。新兴的机器学习和深度学习技术为分析大规模数据集中的性别差异模式（从基因组学到神经影像）提供了强大工具。确保数据集平衡并追踪亚群结果，有助于识别不同性别的疾病进展和治疗反应的关键生物标志物与通路。此外，解决性别偏见涉及伦理、监管和政策考量，清晰的报告标准和按性别细分的数据共享可弥合研究空白并提升透明度。
本研究主题涵盖大脑功能建模、疾病建模与生物标志物发现、治疗反应和算法预测中的性别偏见议题。我们邀请探讨将性别整合为生物变量的方法论、神经科学中的性别感知AI模型，以及性别对神经系统和精神障碍影响的研究。虽然本议题聚焦性别偏见，但我们同样欢迎探索年龄、种族和经济背景等其他多样性维度交叉研究的投稿。我们鼓励开展跨学科合作，通过医学、神经科学和计算建模的协同创新解决性别偏见，推动神经科学研发和临床应用中的公平性与个性化医疗解决方案。
关键词
计算、神经科学、精准医疗、大脑功能、包容性数据表征、性别偏见、计算模型、临床数据
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