人工智能、机器学习以及相关的数学和统计方法通过利用传感、成像和通信系统硬件的先进技术并将其与基于数据驱动的学习与决策模型相结合，为实现精准健康领域的突破提供了巨大的机会。通过对患者的分子、遗传、环境、生物力学、力学生物学、生活方式和病史数据的研究来提高对患者的治疗效果，目前需要在系统级别上对模块化和学习能力进行整合，以实现新的科学突破。为了满足这一需求，2020年3月，美国国家科学基金会（NSF）官网发布“由数据支持、人工智能和学习使能的精准健康多模传感系统”项目指南，旨在激发更广泛的工程、计算机、数学和统计科学界，以实现用于精准健康领域的集成多模传感器系统的巨大进步，且该系统将新型智能、实用和可重新配置的材料、设备结构和电路与创新人工智能、机器学习以及相关的数学和统计方法结合在一起。

此次获资助的项目将重点解决以下三个研究主题，激发非传统思维并探索新方法以解决精准健康领域所面临问题：（1）新型多模传感器系统硬件的设计与制造；（2）将多模传感器系统与新型人工智能、机器学习以及相关的数学和统计工具集成在一起，以建立用于学习和决策的新型预测模型；（3）用于精准健康生物标志物鉴定的多模传感器系统的界定和验证。