可穿戴传感推动生理监测走向居家场景，医疗大模型为临床辅助决策带来新思路。行业快速发展之下，可解释性、临床验证与医疗数据安全，是数字健康落地需要重点考量的问题。

本篇整理 Frontiers in Digital Health（IF: 5.2 | CiteScore: 6.8）正在开放征稿的专刊，涵盖生理信号感知与可穿戴监测、医疗人工智能与临床决策、数字健康服务与人群应用三个方向，诚邀全球科研同行跨界投稿。

一、生理信号感知与可穿戴监测

1. AI-Driven Interpretation of Human Physiology in Health, Medicine, and Education

面向健康、医学与教育的人体生理信号人工智能解读

心率变异性、脑电、皮电、肌电等生理信号的采集已不再是瓶颈，难点在于如何把这些信号转化为对人体状态的可靠判读，并从事后回溯走向实时、自适应的连续解读。本专刊征集以机器学习与新型算法处理多模态生理信号的研究，涵盖方法学基础与临床监护、压力与心理韧性评估、学习行为分析、人机交互等应用场景。

客座编委团队：

　Morris Gellisch, Ruhr University Bochum, Germany

　Robert Richer, University of Erlangen-Nuremberg, Germany

　Thorsten Schäfer, Ruhr University Bochum, Germany

征稿截止时间：2026 年 10 月 31 日

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2. Unconscious Monitoring of Physiological Information for Behavioral Changes in Daily Life: Advances in Sensor Technology and Data Analysis, Volume II

日常生活中心理与生理信息的无感监测以促进行为改变：传感器技术与数据分析进展（第二卷）

本专刊承接第一卷。面向老龄化社会，日常生理信息的持续监测对提升生活质量日益重要，而真正可用的监测必须不干扰日常生活。本专刊征集高精度、低功耗、无线互联、具备自学习能力的新型传感器及其在健康管理与临床实践中的应用，以及相应的数据分析方法。

客座编委团队：

　Toshiyo Tamura（Connected Health 栏目主编）, Waseda University, Japan

　Wenxi Chen, University of Aizu, Japan

　Kazuki Nakajima, University of Toyama, Japan

征稿截止时间：2026 年 10 月 31 日

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3. EEG-Enabled Digital Health: AI, Wearables, Biomarkers, and Secure Clinical Applications

脑电赋能的数字健康：人工智能、可穿戴设备、数字生物标志物与安全临床应用

脑电正从专业实验室走向可穿戴设备与居家监测，便携脑电、人工智能、数字生物标志物与边缘计算共同打开了脑健康连续监测的空间。但信号质量、临床验证、互操作性、可解释性、隐私与网络安全等问题仍制约其大规模落地——有效的脑电数字健康应用不能只满足于分类精度，还要在真实医疗流程中可理解、可获取、足够安全。本专刊征集覆盖上述环节的研究。

客座编委团队：

　Supriya Supriya, Torrens University Australia, Australia

　Siuly Siuly, Victoria University, Australia

征稿截止时间：2027 年 3 月 31 日

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二、医疗人工智能与临床决策

1. Healthcare Text Analytics: Unlocking the Evidence from Free Text, Volume VI

医疗文本分析：从自由文本中挖掘证据（第六卷）

电子病历、临床记录、生物医学文献、患者在社交媒体上的自述乃至兽医学文本，蕴含大量结构化数据无法覆盖的信息，却长期难以被系统利用。本专刊已连续出版至第六卷，征集将文本分析方法与医疗信息学结合的研究，涵盖信息抽取、术语归一、临床事件识别与面向决策的证据生成。

客座编委团队：

　Hang Dong, University of Exeter, United Kingdom

　Tao Wang, King's College London, United Kingdom

　Yamiko Joseph Msosa, King's College London, United Kingdom

征稿截止时间：2026 年 11 月 30 日

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2. Evaluating Artificial Intelligence and Large Language Models in Infectious Disease and Critical Care: Performance, Safety, and Responsible Clinical Use

人工智能与大语言模型在传染病和重症医学中的应用评估：性能、安全性与负责任的临床应用

人工智能与大语言模型进入传染病与重症医学的速度，已经超过了其安全性证据积累的速度。临床医生每天面对 AI 给出的诊断建议、抗菌药物推荐与脓毒症风险评分，而这些系统很少针对医生必须遵循的指南做过系统评估。在决策时效性强、后果直接的科室，这一空白直接关乎患者安全。本专刊征集面向真实临床场景的严格评估研究。

客座编委团队：

　Fabio Borgonovo, ASST Fatebenefratelli Sacco, Italy

　Giorgia Carra, University Hospital of Lausanne, Switzerland

征稿截止时间：2026 年 12 月 20 日

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3. Interpretable and Explainable AI for Trustworthy Clinical Decision Support

面向可信临床决策支持的可解释人工智能

人工智能已在诊断、预后、治疗规划与监护中辅助临床，但透明度不足、信任度不够、可靠性存疑，仍是其难以真正进入临床的主因。SHAP、LIME、Grad-CAM 等事后解释方法改善了可解释性，而研究重心正转向“内生可解释”——把透明性直接构建进模型本身。本专刊征集可解释机器学习、以人为中心的评估与可信 AI 方面的工作，尤其欢迎推理过程本身即可被临床理解、并与医生工作流相契合的方法。

客座编委团队：

　Danielle Sent, Jheronimus Academy of Data Science, Netherlands

　Aniek Markus, Erasmus Medical Center, Netherlands

征稿截止时间：2027 年 2 月 28 日

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三、数字健康服务与人群应用

1. Artificial intelligence in psychological prevention and treatment: Empirical insights into blended care, adaptive interventions, and clinical impact

人工智能在心理预防与治疗中的应用：融合护理、自适应干预与临床影响的实证研究

2010 年之前的数字心理干预难以个性化反馈、理解自然语言或随情境调整；此后对话式 AI、自然语言处理、大语言模型与预测性机器学习使自适应干预成为可能，但研究与临床应用都仍处早期。本专刊征集融合护理、自适应干预及其临床效果的实证研究。

客座编委团队：

　Heleen Riper（Digital Mental Health 栏目主编）, VU Amsterdam, Netherlands

　Tim Wind, VU Amsterdam, Netherlands

　Pepijn van de Ven, University of Limerick, Ireland

征稿截止时间：2026 年 11 月 12 日

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2. Accessible and Affordable Mobility Technologies for Older Adults: Innovations for Independent Living

面向老年人的可及与经济实惠的出行技术：助力独立生活的创新

到 2050 年全球 65 岁以上人口预计将翻倍，而行动能力是维持独立生活的核心：肌力、关节功能与平衡能力的退化会限制行走、上下楼与出行，并抬高跌倒、社交隔离与失能的风险。高端辅助技术虽已存在，成本与可及性却把最需要的人挡在门外。本专刊征集可负担、可规模化的辅助出行方案，涵盖设计、验证与真实场景部署。

客座编委团队：

　Quoc Cuong Ngo, RMIT University, Australia

　Thanh-Hai Nguyen, Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Vietnam

　Nguyen Thanh-Nghia, Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Vietnam

征稿截止时间：2026 年 11 月 30 日

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3. Advancing Smart Healthcare: Integrating AI and IoT for Enhanced Patient Care and System Efficiency

推进智慧医疗：融合人工智能与物联网提升患者照护与系统效率

可穿戴传感器、联网医疗设备与远程监测平台正在产生海量生理数据，与人工智能结合后可支撑临床恶化的早期识别与慢病管理。但异构设备间的数据互操作、敏感医疗数据的安全与隐私，以及系统在真实医疗机构中的可持续运行，仍是明显障碍。本专刊征集面向上述瓶颈的方法与落地案例。

客座编委团队：

　Toshiyo Tamura（Connected Health 栏目主编）, Waseda University, Japan

　黄铭，中国科学院深圳先进技术研究院

征稿截止时间：2027 年 2 月 28 日

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期刊介绍

Frontiers in Digital Health

IF: 5.2 | CiteScore: 6.8 | JCR Q1

本刊是一本致力于探索数字技术如何变革医疗健康的开放获取期刊，涵盖人工智能、大数据、远程医疗、健康信息学及个性化医疗等领域的跨学科前沿研究。在 JCR Health Care Sciences & Services 学科中，本刊连续三年位列 Q1 区，排名稳步上升。

图片来源：Journal Citation Reports™

期刊主编 Field Chief Editor

Björn W. Schuller 教授

帝国理工学院，英国

Schuller 教授现任帝国理工学院计算系人工智能教授，主持该校语言、音频与音乐研究组，长期从事情感计算、语音与多模态信号的机器学习研究。

本刊涵盖以下 8 个栏目：

　• Connected Health（互联健康）

　• Digital Mental Health（数字心理健康）

　• Ethical Digital Health（数字健康伦理）

　• Health Communications and Behavior Change（健康传播与行为改变）

　• Health Informatics（健康信息学）

　• Health Technology Implementation（卫生技术实施）

　• Human Factors and Digital Health（人因工程与数字健康）

　• Personalized Medicine（个性化医疗）

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