在现代公共卫生领域，提升脑健康、认知功能和心理健康水平已成为最严峻的挑战之一。尽管经过数十年的多学科努力，精神和认知障碍的全球负担仍在持续增长，影响着所有人口群体。许多此类疾病缺乏客观生物标志物，依赖主观临床评估，且常受到社会污名化或患者参与度不足的阻碍。这些复杂性构成了诊断、治疗和长期管理的持续性障碍。
人工智能（AI）领域的最新突破，结合大规模数据集的可获得性，为应对这些挑战提供了新机遇。AI驱动的模型已展现出分析复杂多模态数据的能力——从电子健康记录、神经影像到基因图谱和行为模式。这些工具可用于认知衰退和其他脑部或精神疾病的早期检测、治疗反应预测以及真实场景中的持续远程监测。然而，算法偏差、普适性、数据隐私和伦理部署等问题仍是亟待解决的关键挑战。此外，AI在脑健康领域的应用还引发了关于经济价值、可持续性以及医疗体系创新激励机制的重要讨论。
因此，本研究专题旨在探讨如何利用AI技术进步支持脑健康和心理健康管理，并重点评估其现实影响、临床效用、伦理边界和经济效应。专题目标是建立跨学科对话平台，深化对AI在认知功能维护、脑疾病预防和心理健康促进中的应用潜力及局限性的认知。我们重点关注以下方向的研究：AI模型在风险人群早期识别、个性化干预和治疗优化中的开发与验证；临床数据、神经影像、基因组学和行为数据的多模态整合；心理健康AI中的偏差消除与包容性设计；伦理与监管框架构建；群体心理健康政策应用；以及AI创新在成本效益和医疗资源分配方面的经济评估。
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