Toxicología forense e Inteligencia Artificial: ampliando horizontes y creciente potencial

Área de la Ciencia:

• Toxicología Forense; Toxicología Computacional; Química Analítica

Sus antecedentes:

• La Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se han explorado durante más de tres décadas para mejorar las evaluaciones toxicológicas.
• La investigación temprana en la década de 1990 se centró en sistemas expertos y redes neuronales para interpretar datos toxicológicos.
• El potencial de la IA/ML en toxicología forense se reconoce cada vez más para mejorar la eficiencia y la interpretabilidad.

Objetivo del estudio:

• Proporcionar un análisis sucinto de las aplicaciones de IA y ML en toxicología forense.
• Centrarse en la detección y el análisis de Nuevas Sustancias Psicoactivas (NSP).
• Identificar las ventajas y los desafíos asociados con la IA/ML en este campo.

Principales métodos:

• Revisión de literatura que abarca tres décadas sobre IA/ML en toxicología forense.
• Análisis de las aplicaciones de IA/ML, particularmente en relación con las Nuevas Sustancias Psicoactivas (NSP).
• Identificación de beneficios y obstáculos en la implementación de técnicas de IA/ML.

Principales resultados:

• Los sistemas de IA y ML mejoran la eficiencia al automatizar tareas laboriosas, mejorar la detección de compuestos y el procesamiento de datos.
• Estas tecnologías minimizan el error humano en las evaluaciones toxicológicas.
• Han surgido aplicaciones significativas de IA/ML con los avances tecnológicos.

Conclusiones:

• La IA en toxicología forense ofrece oportunidades sustanciales para mejorar la precisión, la eficiencia y la confiabilidad.
• El aprovechamiento de las tecnologías de IA ayuda a detectar agentes tóxicos y sustancias de abuso, mejorando la seguridad pública.
• Los toxicólogos que adoptan la IA están preparados para un mayor éxito que aquellos que se resisten a estos avances.