<div dir="ltr"><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-size:14px"><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px">**** DM-SMARTHEALTH 2026 - Call for Papers - EXTENDED DEADLINE ****</pre><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px"><br></pre></pre><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-size:14px">Dear colleagues,<br>The research community is warmly invited to submit their latest work to the 3rd International Workshop on Digital and Mobile Smart Health Systems (DM-SMARTHEALTH 2026), co-located with IEEE SMARTCOMP 2026.<br><br><br>==================<br>Messina, Italy<br>June 22\u201325, 2026<br>==================<br><br><br>The healthcare sector is undergoing a profound transformation driven by the integration of digital technologies, mobile and wearable devices, artificial intelligence, and context-aware systems. DM-SMARTHEALTH 2026 aims to bring together researchers and practitioners working on smart, AI-driven health systems that are practical, reliable, and ready for real-world deployment.<br>Building on the success of previous editions, this year\u2019s workshop places particular emphasis on the transition from research prototypes to deployable health systems. We especially welcome contributions addressing real-world deployment challenges, multimodal AI integration, autonomous health monitoring, and clinically validated solutions.</pre><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-size:14px"><br>Areas of interest include (but are not limited to):<br>Context-Aware and Personalized Health Systems<br>   - Context-aware behavioral modeling for adaptive health applications<br>  - Advanced techniques for multimodal health data collection, annotation, and validation<br>       - Digital phenotyping and longitudinal behavior analysis using personal devices for health monitoring<br>AI and Machine Learning for Smart Health<br>       - Foundation models and multimodal AI for integrating diverse health data sources (text, imaging, sensors, genomics)<br>  - Large Language Models (LLMs) for clinical decision support, patient communication, and health information synthesis<br> - Explainable AI (XAI) techniques for transparent and trustworthy health decision-making<br>      - Causal inference and causal AI approaches for precision medicine and personalized interventions<br>     - Synthetic data generation and simulation for robust health AI development<br>   - AI optimization techniques for enhancing model performance, generalization, and reliability<br>Intelligent Health Applications and Systems<br>    - Smart health applications for early diagnosis, remote monitoring, and clinical decision support<br>     - AI agents and autonomous health systems for proactive monitoring and intervention<br>   - Middleware architectures enabling interoperability and seamless device integration<br>  - Human-computer interaction designs improving usability and engagement in health applications<br>        - Human-AI collaboration frameworks for augmented healthcare delivery<br>Edge and Embedded Intelligence<br> - Edge AI and on-device intelligence for real-time, low-latency health monitoring<br>     - Medical Cyber-Physical Systems integrating sensing, computation, and actuation<br>      - Co-design of sensors, hardware platforms, and AI algorithms for energy-efficient health monitoring<br>  - Neuromorphic and brain-inspired computing for ultra-low-power wearable systems<br>Privacy, Security, and Federated Learning<br>   - Federated, decentralized, and privacy-preserving learning for distributed health systems<br>    - Security, privacy, and ethical considerations in data-driven health AI<br>      - Differential privacy and secure multiparty computation for health data analytics<br>Deployment and Validation<br> - Challenges in deploying AI models on mobile and wearable platforms: latency, accuracy, and energy constraints<br>       - Clinical validation studies and real-world performance evaluation of digital health systems<br> - Cross-modal learning and sensor fusion for robust health assessment<br> - Transfer learning and domain adaptation for generalizable health models<br>Papers including new datasets, clinical studies, or on-the-field validation results are particularly encouraged.<br><br>=============================================================<br>Paper submission deadline: March 23, 2026 (EXTENDED DEADLINE)<br>Notification: April 29, 2026<br>=============================================================<br><br><br>Accepted papers will be included and indexed in IEEE Xplore.<br>Each accepted paper requires full SMARTCOMP registration and in-person presentation. Papers not presented at the workshop will not be published in the proceedings.<br>Submission guidelines:<br>- Maximum 6 pages (including references)<br>- IEEE double-column format (10pt, US letter, fonts embedded)<br>- Submission via EDAS<br>- All authors must be registered in EDAS at submission time<br>Additional details are available at:<br><a href="https://dm-smarthealth2026.iit.cnr.it/" target="_blank">https://dm-smarthealth2026.iit.cnr.it/</a><br><br></pre><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-size:14px"><br></pre><pre style="font-family:&quot;Courier New&quot;,Courier,monospace,arial,sans-serif;line-height:normal;margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-size:14px">We look forward to receiving your contributions and to welcoming you to Messina.<br>Best regards,<br>DM-SMARTHEALTH 2026 Organizing Committee</pre></div>