传统的医疗保健行业正在经历一次重大的转变由于移动的快速进步和发展,耐磨,和其他数字技术在计算机和网络。这些电子健康技术承诺给诊断带来巨大的收益和机会,预后、治疗和预防人类疾病有更好的生活质量。特别是,当前全球大流行期间,这些技术已经迅速发展和广泛应用。

与此同时,电子健康带来了前所未有的技术挑战整个过程的数据收集、处理、分析、合成、和可视化。例如,可穿戴技术的出现使得它可以不间断地监控复杂的生物识别技术对许多人从非专业运动员慢性医疗患者。广泛的设备被设计成一个替换现有的医疗显示器或一个新的多功能的命题。这些设备通常需要沟通与中央医疗系统通过手机或平板电脑。是至关重要的设计和实施新的电子健康技术构建可靠、准确、高效的医疗环境最佳的病人护理。这样的可穿戴的广泛部署监控设备也提出了一个关键问题有关卫生信息学造成的大量和高复杂性的健康而随时随地收集的数据。机器学习和大面向数据的算法、模型、系统和平台支持分析,需要使用,解释,和多样化的健康数据的集成。

这个特殊问题的目的是发布原创和高质量的研究论文和评论文章解决最近的电子健康进步和发展,使用移动和无线设备和数码技术来改善健康结果、医疗服务和卫生研究。潜在的主题包括,但不限于:

潜在的主题包括但不限于以下:

• 生物监测的传感器设备的进步
• 电子健康信息学和信息/管理系统
• 电子健康的能源管理和优化
• 大数据分析、机器学习和电子健康的可视化技术
• 众包的公共卫生监测、预防和紧急情况使用电子健康
• 病人诊断通过电子健康解决方案
• 电子健康的决策支持系统
• 普遍的和无处不在的计算技术对健康和健康
• 电子健康记录的存储和传输
• 案例研究在电子健康医疗保健
• 机器学习和人工智能的应用
• 数据分析的研究
• 利用物联网的医疗卫生系统解决方案(IoMT)