fa چالش‌ها و فرصت‌های جمع‌آوری و تحلیل داده‌های سلامت در شرایط جنگ با استفاده از دستگاه‌های پوشیدنی مقالات کامل full articles نامه به سردبیر Letter to Editor <p style="font-style: normal; text-align: justify;"><span style="line-height:2;"><span style="font-size:14px;"><span style="color:#000000;"><span style="font-family:IRANyekan;"><span dir="RTL" lang="FA"><span b="" mitra="">داده‌های سلامت دستگاه‌های پوشیدنی در شرایط عملیاتی پرتنش و جنگی کابرد مهمی برای مطالعات پژوهشی دارد. با وجود پتانسیل این فناوری برای پایش مستمر سلامت جسمی و روانی نیروهای نظامی و جمعیت غیرنظامی، چالش‌های قابل توجهی از جمله اطمینان از کیفیت داده‌ها، امنیت و حریم خصوصی در محیط‌های عملیاتی مطرح می‌شود. پیاده‌سازی تحلیل‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین برای پردازش داده‌های حجیم&nbsp; ضروری است. بنابراین کیفیت‌سنجی داده‌ها و اعتبارسنجی تحلیل‌ها&nbsp; در جهت تقویت پزشکی مبتنی بر شواهد، حتی در دشوارترین شرایط اهمیت بسزایی دارد. </span></span></span></span></span></span></p> <div style="text-align: justify;"><span style="color:#000000;"><span style="font-size:16px;"><span style="font-family:Times New Roman;"><span style="line-height:115%"><span new="" roman="" times="">Wearable device health data has significant applications for research studies in high-stress operational and combat environments. Despite the potential of this technology for continuous monitoring of the physical and mental health of military personnel and civilian populations, significant challenges arise, including ensuring data quality, security, and privacy in operational settings. The implementation of advanced analytics, such as machine learning, for processing big data is essential. Therefore, data quality control and validation of analyses are of paramount importance for strengthening evidence-based medicine, even under the most difficult conditions</span></span><span dir="RTL" lang="FA"><span style="line-height:115%"><span new="" roman="" times="">.</span></span></span></span></span></span></div> دستگاه‌های پوشیدنی, کیفیت داده‌ها, یادگیری ماشین Wearable devices, Data quality, Machine learning 1 3 http://jps.ajaums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-767-2&slc_lang=fa&sid=1 Elham Ahmadi Basiri الهام احمدی باصیری elhamahmadi@ajaums.ac.ir 10031947532846004731 10031947532846004731 Yes Aja University of Medical Science دانشگاه علوم پزشکی آجا