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國際醫學期刊籲設「行星健康資訊學」 連結數位與環境健康

加拿大《JMIR Medical Informatics》期刊昨日宣布徵集關於「行星健康資訊學」的研究論文,旨在將健康資訊學與全球環境變遷議題結合,透過數位科技應對氣候變遷和生態退化對人類及非人類健康的影響,並整合臨床、環境與跨物種數據以建立全球健康監測系統。

張

張皓廷

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圖/AI 生成示意圖
圖/AI 生成示意圖

加拿大出版商 JMIR Publications 旗下同行評審期刊《JMIR Medical Informatics》昨日宣布,正廣泛徵求關於「行星健康資訊學」專題電子文集的研究論文。這項倡議旨在建立一個跨領域學科,連結健康資訊學與全球環境變遷帶來的衝擊,探討數位科技如何應對氣候變遷與生態退化對人類及非人類健康的影響。

該期刊編輯團隊指出,傳統生物醫學與健康資訊學多專注於以人為中心的臨床數據、電子健康紀錄和院內資訊系統,以最佳化個別病患照護與作業流程。然而,面對加速的氣候變遷、生態破壞及普遍的環境退化等全球危機,此學科必須大幅演進。《JMIR Medical Informatics》因此建立平台,將臨床計算與更廣泛的地球系統主動連結。行星健康資訊學將傳統健康資訊學的理論、計算方法及技術架構,從臨床與醫院的範疇延伸出去,直接讓健康資訊科技與地球相互連結的生物、生態及地球物理系統介接。

本次徵稿以既有的臨床數據標準、語義互通性(semantic interoperability,指不同系統或數據集能理解並交換其含義的能力)及整合性數據框架為基礎,鼓勵學者深入研究資訊學,以整合人類臨床指標、公共衛生監測及跨物種數據流。其主要目標是將這些多維度的資訊渠道,整合為可實際操作的「行星級學習健康系統」,藉此應對複雜的生態與環境壓力,及其對人類與非人類族群的影響。重點研究領域之一為臨床與環境數據的整合及技術互通性,研究人員可提出並評估能協調人類電子健康紀錄與外部數據流的資訊架構,例如與獸醫健康系統、野生動物紀錄及即時環境感測器數據整合,如同 Monarch Initiative 等跨物種整合平台所示範的模式。

此外,徵稿也優先關注生物安全、疾病監測及宏基因組資訊學架構的研究。期刊邀請探討先進數據分析、機器學習演算法及自然語言處理管線,如何用於即時病原體追蹤、宏基因組疾病監測及跨族群抗生素抗藥性監測。擬議系統包含能將病患住院紀錄與環境監測數據(如廢水病原體監測、環境 DNA 數據及氣候危害指標)直接結合的數位公共衛生平台。徵稿也尋求預測性的早期預警資訊模型,以預測氣候敏感疾病(特別是病媒傳播病原體及人、動物、環境介面上的跨境傳播事件)的爆發。

另一主題領域為永續健康系統及綠色數位健康,徵求評估、衡量並最小化健康資訊科技基礎設施、大型數據中心及數位健康工具碳足跡的研究。永續人工智慧(sustainable artificial intelligence)是其中的關鍵挑戰,需平衡機器學習模型與大型語言模型的高耗能、高碳排放與硬體成本,與其臨床實用性。加拿大總部位於多倫多的 JMIR Publications 作為開放科學及開放取用出版商,支持數位健康研究者發表多樣化的同行評審刊物,包括《Journal of Medical Internet Research》。該出版社表示,行星健康資訊學專題的詳細投稿指南及範圍,可直接透過期刊官方網站取得。

參考來源

標籤: # 行星健康資訊學 # 健康資訊學 # 環境健康 # 醫學研究 # JMIR
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# 日本製藥業 # 創新經營 # 理特諮詢

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