综述：多学科挑战的综合应对方法：多科学问题分析综述

（编辑推荐）本文系统评述了多学科分析（Multi-science analysis）在解决复杂科学问题中的整合策略，强调跨学科协作（interdisciplinary research）、数据伦理（如AI偏见消除）及可持续发展应用，为应对全球性挑战提供方法论框架。

　　

多学科分析的整合策略

多学科分析（Multi-science analysis）通过融合不同领域的数据、技术及专家知识，成为解决全球性复杂问题（如气候变化、公共卫生）的核心方法。例如，在整合医疗数据时需严格去标识化以保护隐私，而AI驱动的招聘系统则需消除种族/性别偏见以保障公平性。

关键技术挑战

数据异质性（Data heterogeneity）是主要瓶颈——不同学科的数据格式与质量标准差异导致整合困难。此外，跨学科术语差异（如生物学"pathway"与工程学"pathway"的语义分歧）可能引发沟通障碍，需建立标准化术语库。

伦理与社会影响

研究特别强调AI伦理框架的构建：医疗领域需通过HIPAA合规性审查，而可再生能源研究需平衡技术创新与生态保护。透明化沟通（如公开算法训练数据集）被列为减少公众质疑的关键。

可持续发展应用

在可再生能源领域，多学科协作加速了光伏材料（如钙钛矿Perovskite²⁺
）研发进程，同时社会学家参与评估技术落地对社区的经济影响，体现"技术-社会"双维度分析模式。

未来方向

建议建立跨学科共享平台（如FAIR数据原则），并制定统一的伦理审查标准（如GDPR兼容协议），以推动多学科分析在精准医学、环境科学等领域的深度应用。