新期刊Medical Sensors&Imaging主编访谈：聚焦个性化健康的交叉领域
个性化健康——即利用个体化测量来满足每位患者的特定需求——是一个正在快速发展的研究领域。将这一层级的个性化真正引入临床，是一项跨学科挑战。这不仅需要开发能够在医院外生成具有临床意义数据的传感器，还需要新的成像模式与分析技术，以及能够应对单个个体不确定性的计算工具。 该领域中许多最具影响力的研究往往处于既有学科的交叉地带。对于希望发表研究成果或了解最新突破的科研人员而言，这些工作常常分散在不同学科的专业期刊中。IOP出版社推出的全新开放获取期刊Medical Sensors & Imaging（MSI） 旨在弥补这一不足，为从事传感、成像、建模和数据驱动医疗交叉研究的作者提供一个专属平台。 “我们希望打造一本期刊，让物理学家、工程师、计算机科学家、生物医学研究人员和临床医生能够在不受传统学科壁垒限制的情况下，发表和阅读推动个性化健康发展的研究成果，”创刊主编、来自英国卡迪夫大学的Marco Palombo教授表示，“MSI也致力于在加强跨学科交流方面发挥重要作用。” MSI期刊副主编、来自青岛科技大学的罗细亮教授补充道：“学界需要一个专业平台，不仅报道新材料或临床试验，更要验证那些能够真正解决复杂生物医学挑战的创新。我认为这本期刊正好填补了这一空白。” 连接学术社群 MSI期刊由IOP出版社与医学物理与工程学会（Institute of Physics and Engineering in Medicine, IPEM）合作出版，旨在通过构建专家协作社群，打破工程创新与临床应用之间的壁垒，加速创新技术向临床转化。 MSI隶属于IPEM的期刊系列，该系列还包括 Physics in Medicine & Biology、Physiological Measurement 和 Medical Engineering & Physics。MSI的主题范围在设计上与这些现有期刊形成互补而非重叠，为转化研究和实用型应用研究提供专门发表渠道——这些研究往往难以契合传统期刊的范围。 Marco Palombo：“我们对于绿色人工智能和绿色医疗保健的研究已经持续了至少十年。我认为MSI有可能成为推动这一领域发展的首批期刊之一。” 作为这一成熟的期刊系列的一员，MSI继承了严格的文章标准、稳定的读者群体以及对科研诚信的承诺。期刊同时提供快速且高质量的同行评审，审稿意见具有建设性、严谨且公正。MSI为完全开放获取期刊，可最大化提升文章的可见度、传播范围和影响力。 “对于一个处于快速发展领域的新期刊而言，确保内容可被发现且无获取障碍，对于快速建立读者群和学术信誉至关重要，”Marco Palombo教授表示，“我们也希望MSI支持全球科研参与。许多优秀团队预算有限，但科学贡献重大。开放获取有助于减少谁能阅读和利用研究成果方面的不平等。” 罗细亮教授表示：“对作者而言，我们提供了一个面向跨越传统边界研究的专业平台，使其成果能够被渴望转化解决方案的广泛受众看到；对读者而言，我认为我们将成为学术研究人员、产业研发负责人和医疗创新人员获取个性化健康监测与先进诊断最新突破的首选资源。” 研究热点 Marco Palombo教授在期刊早期战略制定中发挥了重要作用。他结合自身在医疗健康与医学成像领域的研究经验，并通过与学界交流，明确了MSI可以填补的科学定位。在与IOP出版社的合作下，他参与制定了期刊宗旨与范围，并组建了一支多元化、国际化的编委会，其专业方向与期刊使命高度契合——其中包括具备可穿戴技术与生物传感器专长的罗细亮教授。 罗细亮：“我们希望建立一个平台，让先进的传感技术和成像技术能够推动新一代的个性化及预测性医疗的发展。” 期刊将发表有关新型生物医学传感与成像技术的高质量研究，同时涵盖相关算法、验证框架以及展示其在真实医学场景中应用的转化研究。MSI也为展示热点方向研究提供平台，例如用于连续生理监测的可穿戴与植入式传感器、微针传感技术以及呼气分析等。 柔性与生物相容材料的发展将是生物集成器件以及可降解或瞬态电子学发展的关键；与此同时，使传感器能够在复杂生物环境中工作的抗污策略也至关重要。在成像方面，期刊范围涵盖MRI、CT、超声、PET和SPECT等主流医学成像技术，以及新兴多模态与混合成像方法，重点关注技术创新与临床转化价值。 “另一个令人兴奋的方向是将传感与成像技术集成于单一系统，以及闭环‘感知-响应’系统——系统先感知，再释放药物进行治疗，”罗细亮教授表示。 AI的崛起 人工智能正日益成为传感与成像领域的核心驱动力，并很可能在个性化健康演进中发挥关键作用，推动传感数据流、成像数据与临床数据的多模态融合。AI还可能促进集成传感系统的发展，实现实时数据采集与信号解读，以及构建将患者特异数据与计算模型相结合的数字孪生，用于模拟疾病进展或治疗响应。 Marco Palombo教授强调了可信AI的重要性：不仅要给出结果，还必须具备可解释性、鲁棒性，并能明确处理不确定性。这一方向在整个AI领域日益受到关注，在医疗健康中尤为关键。他还指出，绿色医疗与绿色AI正获得越来越多关注，例如通过个性化健康技术减少浪费和能耗，以及以更高计算效率开发临床模型。 “例如，如果能让AI模型直接运行在传感器上，将非常理想，这也与AI的环境影响相关，”他解释道，“如果我们让AI更小型、更可控，就能减少污染、降低成本，并可部署在小型轻量设备上。” 构建领域枢纽 展望未来，Marco Palombo教授希望MSI期刊能成为个性化健康跨学科创新的领先平台，并成为传感、成像、建模和可信AI重大进展的常规发表平台。 “随着时间推移，我希望期刊在核心领域不断深化，同时积极塑造新兴方向，如数字孪生、具备不确定性感知和可解释性的AI、多模态集成，以及真正可部署于临床流程的技术。” 罗细亮教授补充道：“目前，传感工程与临床医学往往各自并行发展。我希望这本期刊能够推动两条轨道逐步汇合。我期待MSI通过发表文章，促成化学家、物理学家、工程师和医生之间形成一种新的共同语言。” MSI期刊目前已全面开放投稿，首期预计将于今年第二季度或第三季度发布。在创刊阶段，IOP出版社将为所有接收的论文承担文章发表费用（APC），使早期作者能够零费用发表，同时帮助期刊建立高质量的创刊内容基础。此阶段之后，许多作者可通过IOP出版社的开放获取转换协议获得支持，其他作者也可能符合APC减免或折扣条件。 >>点击此处链接，查看访谈详情。 期刊介绍 Medical Sensors &...
