一、学术背景与研究动机 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医疗健康领域取得了巨大进展。从最初的辅助诊断、风险预测到个性化干预方案的推荐，AI已成为改善医疗服务质量和效率的重要工具。然而，AI在临床实际应用中仍面临诸多挑战，最突出的问题之一是模型的可解释性（Explainability）与可信度（Trustworthiness）。当AI系统被用于临床决策支持（Clinical Decision Support Systems, CDSS）时，医务人员和患者都迫切希望能“看懂”AI如何做出推断，以及这些推断是否符合现有医学知识而不是黑盒输出。缺乏透明度不仅限制了AI工具的推广，也影响了医生的信任与接受度，进而影响到患者的安全和健康结果。 为弥补这一缺陷，...

基于语音的泛疾病远程健康诊断模型新突破——解读《wavrx: a disease-agnostic, generalizable, and privacy-preserving speech health diagnostic model》 一、研究背景与问题引入 随着远程医疗（Telemedicine）及健康管理需求的不断增加，如何实现对个体健康状况的实时、无创、自动化监测，成为医学与工程领域的共同关注点。近年来，研究者发现人类语音信号不仅承载着语言内容，还与呼吸、发音等生理活动紧密相关，能够反映多种疾病状态，如新冠肺炎（COVID-19）、帕金森病、阿尔茨海默病、语言障碍、抑郁、癌症相关病症等。通过机器学习（Machine Learning, ML）技术对语音信号进行分析，可以挖掘疾病相...

——基于“Pace of Aging”方法的群体纵向分析 一、研究背景与科学意义 随着全球人口老龄化进程的加速，如何客观衡量并改善老年人口的健康状况已成为各国社会政策及公共卫生领域的重要课题。传统上，衡量人口老龄化主要依赖“寿命（lifespan）”和“健康寿命（healthspan）”等指标，但这些指标存在一定局限，尤其无法有效区分“由出生早期因素（如孕期保健、早期营养）造成的健康差异”与“成年人及老年阶段、身体持续衰老过程中的可变健康变化”。传统指标难以及时或敏感地反映中晚年干预措施对健康的影响，也难剖析健康不平等等群体现象的内在机制。 为此，科研人员积极探索如何量化个体和人群“衰老速度（pace of aging）”，即生物学功能随时间的下滑速度。该指标更侧重捕捉器官、组织及功能性能力...

一、学术背景：从寿命延长到健康寿命的增进 随着20世纪以来全球医疗和社会经济水平的提高，人类整体寿命（Lifespan）显著延长，尤其是在发展中国家。然而，健康寿命（Healthspan）——即个体在无重大慢性疾病和功能障碍、保持全面健康状态下生活的年限——却未能与寿命同步增长。这在全球范围内造成了“健康寿命缺口”（healthspan-lifespan gap），使越来越多的人口虽然生命得以延长，但晚年多伴随慢性疾病、残疾和功能丧失，造成巨大社会、经济和医疗负担。 面对这一挑战，抗衰老生物学领域出现了“老年医学科学”（Geroscience）研究范式。与以往仅聚焦单一疾病的防治不同，Geroscience强调同时针对影响衰老进程的核心生物学机制（如炎症、免疫失衡、代谢异常、细胞功能障碍等“...

学术背景 随着全球气候变化的加剧和空气污染问题的日益严重，减少交通运输领域的碳排放和污染物排放成为各国政府和研究机构的关注重点。重型卡车（Class 8）作为美国货运的主要工具，贡献了大量的柴油尾气排放，尤其是细颗粒物（PM2.5）和氮氧化物（NOx）。这些排放不仅加剧了气候变化，还对公众健康，尤其是弱势社区和少数族裔群体，造成了不成比例的影响。尽管电气化被视为减少卡车尾气排放的有效手段，但其对电网的依赖可能导致电力生产设施的污染物排放增加，从而可能转移污染负担。因此，评估卡车电气化对空气污染差异的影响，尤其是对弱势社区和少数族裔群体的影响，具有重要的现实意义。 美国《通货膨胀削减法案》（Inflation Reduction Act, IRA）旨在通过投资清洁能源和电网脱碳来推动公平的能源...