2021年6月16日，由北京大学主办、北京大学健康医疗大数据国家研究院承办、北京大学人工智能研究院支持建设、作为Science合作期刊在全球发行、开放获取的全新英文科技期刊Health Data Science（中文名《健康数据科学》）正式刊文。主编北京大学健康医疗大数据国家研究院院长詹启敏院士撰写的创刊社论（Editorial）译文如下：
Health Data Science 创刊社论
《健康数据科学》——致力于以数据为驱动提升医疗健康领域的科学合作伙伴新期刊
健康数据和先进技术将赋能健康医疗实践并促进领域的进步，这一观点在COVID-19大流行期间得以充分证实。通过数据共享和全球合作，COVID-19疫苗的研发速度空前。大流行期间，数字医疗和数据科学技术迅速落地，展示了其推动公共卫生和医疗健康领域向前发展的潜能。当前，众多数据资源得以应用和呈现，加强了我们对疫情的流行病学监测。许多国家正在采用接触者追踪的移动应用程序来控制病毒的社区传播。深度学习也已被用来为疫情导致的各种问题提供解决方案，包括暴发预测、病毒传播跟踪、诊断和治疗、疫苗研发和药物研究等。
海量的健康数据有多种来源，包括电子病历（EHR）、监测数据、管理和报销信息、可穿戴医疗设备、基因组测序和研究数据等 [1]。此外，健康数据还能与社交媒体信息、职业信息、地理位置信息以及经济环境数据信息相结合，解决复杂的健康问题 [2]。前沿技术在挖掘健康数据价值方面发挥着重要作用。区块链技术的应用在保护隐私的同时，为高效、安全地共享医疗健康数据提供了可能。机器学习能通过探索大规模数据集中各变量之间的交互规律来发现既往未知的相关性 [3]。在全球范围内，整合了数学、统计学、计算机科学与医学的健康数据科学已迅速发展成为一门前景光明的新兴学科，解决复杂的真实世界健康问题。
然而，标准不统一、互用性不足以及质量的局限性阻碍了数据共享和集成。许多人凭借着对技术的乐观态度对医疗健康产业的光明未来亦充满了信心和希望，但这种技术乐观值得深思。社交媒体本应将人们团结在一起，但却也可能因为遭到滥用，导致隐私侵犯，健康错误信息和虚假信息的传播。人工智能（AI）可能会引入偏倚和偏见，反而加剧现有的健康和经济状况的不平等。数字设备为医生提供了便利，但其有效性和安全性仍然存疑。
所有这些例子都在提醒我们，当我们将先进技术整合到一个复杂的框架中时（如：临床实践系统或医疗卫生系统），影响成功的因素也是多方面的。在推广先进健康技术之前，需要对其有效性和安全性进行严格的评估。人工智能软件工程和设计中也应考虑伦理原则。这需要我们更好地了解患者需求和医疗卫生的价值，把握健康数据和技术创新发展的良好势头，提高医疗服务的质量、可负担性和可及性。
健康数据科学是一门综合性交叉学科，数据和创新驱动的健康医疗实践的变革有赖于医疗专业人员、政策制定者、数据科学家、伦理学家和工程师之间的密切交流与合作。（突出）
为了提供高质量的科研证据，为跨学科讨论和辩论具有挑战性的医疗卫生问题搭建平台，我们计划推出《健康数据科学（英文）》期刊。《健康数据科学（英文）》是在线、开放获取期刊，由美国科学促进会旗下《科学》合作期刊项目（SPJ）提供出版支持。期刊将致力于提升数据质量和循证决策质量，在符合伦理的前提下促进前沿技术和分析方法的应用，拓宽健康数据科学视野，并在真实世界的医疗健康实践中创造价值。
《健康数据科学》旨在与国际学术界密切合作，保证研究的高质量和伦理标准，转化健康数据价值，促进患者健康和人类福祉，实现期刊使命——“数信合一，智促健康”。
参考文献
[1] L. Zhang, H. Wang, Q. Li, M. H. Zhao, and Q. M. Zhan, “Big data and medical research in China,” BMJ, 2018;360:j5910. https://doi.org/10.1136/bmj.j5910
[2] L. Fernández-Luque and T. Bau, “Health and social media: perfect storm of information,” Healthcare Informatics Research, vol. 21, no. 2, pp. 67–73, 2015. https://doi.org/10.4258/hir.2015.21.2.67
[3] N. Noorbakhsh-Sabet, R. Zand, Y. Zhang, and V. Abedi, “Artificial intelligence transforms the future of health care,” The American Journal of Medicine, vol. 132, no. 7, pp. 795–801, 2019. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2019.01.017
本期共刊发5篇文章，目录如下：
主编詹启敏院士撰写的Editorial创刊社论：
Health Data Science — A New Science Partner Journal Dedicated to Promoting Data for Better Health
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梅奥诊所刘宏芳教授团队撰写的Research文章
Probing Patient Messages Enhanced by Natural Language Processing: A Top-Down Message Corpus Analysis
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康奈尔大学王飞教授团队撰写的Research文章
Machine learning highlights down-trending of COVID-19 patients with a distinct laboratory profile
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北京大学健康医疗大数据国家研究院张路霞教授团队撰写的Research文章
Predicting Risk of Mortality in Pediatric ICU based on Ensemble Step-wise Feature Selection
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香港大学俞益洲教授团队撰写的Review文章
Advances in Deep Learning Based Medical Image Analysis
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