在为期较长的月球和火星探索任务（LDEMs）中，由于长期暴露于太空危害（包括太空辐射、重力变化和孤立环境），乘员面临更大的健康风险[1], [2], [3]。太空的极端条件会损害多种人体系统，如心血管、呼吸、神经、肌肉骨骼和心理功能[2]。因此，美国国家航空航天局（NASA）已将这些健康风险的管理视为优先事项[1], [2], [3]。尽管乘员是根据严格的医疗标准选拔的，并接受了广泛的飞行前培训，但仍然存在前所未有的风险，而且太空暴露的长期累积效应尚未得到充分了解[4], [5]。因此，LDEMs期间的健康问题可能会危及乘员的安全和任务的成功。
在太空中管理医疗事件不仅需要车载医疗资源，还需要知识、技能和能力[6]。然而，太空任务特有的结构和操作限制使得医疗管理尤为复杂[1], [7], [8]。可以装载在航天器上的医疗设备和药品是有限的[9]，而且乘员通常由非医疗人员组成，尽管他们接受了必要的医疗培训，但其临床能力仍然有限[6], [10]。在早期的低地球轨道任务中，这些限制通过从地球进行补给和地面医疗专家的实时指导得到了部分缓解[11], [12], [13]。然而，在深空任务中，随着距离的增加，这些方法变得不切实际。紧急补给变得昂贵且延迟，而且在传输过程中容易受损[11], [12]，与地球的通信存在长达22分钟的单向延迟，火星任务期间还会有长达两周的年度通信中断，这使得实时医疗支持变得不可能[1], [14]。
因此，NASA已引入了数字健康技术（DHTs）来解决传统太空飞行医疗实践的局限性，以应对未来的LDEMs[15], [16], [17]。DHTs是指旨在促进健康发展的数字工具，配备了存储、共享和传输健康数据的软件、网络连接和基础设施[18], [19]。这些技术包括信息学、可穿戴设备、传感器和人工智能（AI），所有这些都可以通过自动化管理健康数据来支持乘员应对健康问题，而无需依赖地面的专业知识[15], [16], [17], [18], [19]。在医疗保健服务中，多个DHTs通常集成到数字健康系统（DHSs）中[18], [19]，其自动化能力反映了其组成DHTs如何共同或单独处理健康信息，使DHS成为适当的分析单位。随着人类太空探索进入运营阶段，有必要评估已部署或验证用于太空任务的自化能力[1], [6], [8]。
自动化涉及部分或完全执行实现系统目标所需的人类信息处理（HIP）阶段，包括信息获取、信息分析、决策选择和行动实施[20], [21]。这些阶段中的每一个都可以在不同的自动化程度上实现自动化[20]。尽管提出了许多自动化水平（LOAs）方案，但它们普遍认为较低层次的自动化需要更多的人工参与和简单的基于规则的系统支持，而较高层次的自动化则系统的作用更大，人类主要担任监督角色[20], [21]。在LOA框架内，功能分配（即人类和系统之间的任务分配）能够在复杂要求和操作限制下实现有效协作，因为适当的LOA取决于功能如何动态分配以实现系统目标[21], [22]。
对于DHSs而言，这些原则应在它们所运行的特定医疗保健环境中加以考虑。DHSs提供的护理领域可以归类为健康状况的监测、诊断和治疗[19]。监测旨在收集健康数据以检测早期预警信号并减少不良健康事件的可能性[19]。诊断侧重于确定疾病的存在；治疗则通过适当的干预措施进行管理和治愈[19]。由于这些领域在目标、临床任务和风险特征上有所不同，自动化需求也可能有所不同。然而，迄今为止的自动化分析主要集中在太空飞行器或机器人技术上[23], [24], [25]，对DHSs的关注较少，特别是哪些HIP阶段实现了自动化以及这些模式在不同护理领域中的差异。本研究旨在回顾当前太空任务中的DHSs，评估各阶段和领域的自动化水平，并为未来的太空医疗保健提出方向。
