Revolución de la inteligencia artificial en toxicología: precisión clínica, equidad global y la hoja de ruta 2030

Área de la Ciencia:

• Toxicología; Inteligencia Artificial; Toxicología Computacional

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) se aplica cada vez más en diversos dominios científicos, incluida la toxicología.
• La IA ofrece potencial para mejorar el diagnóstico, el tratamiento, la investigación y la educación en toxicología.
• Las aplicaciones actuales de IA abarcan la toxicología clínica, la modelización predictiva, la farmacovigilancia y la formación.

Objetivo del estudio:

• Revisar los avances recientes en aplicaciones de IA dentro de la toxicología.
• Destacar innovaciones como el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y la IA generativa en toxicología.
• Identificar desafíos y proponer una hoja de ruta para la adopción responsable de la IA en el campo.

Principales métodos:

• Revisión de literatura que sintetiza los avances recientes en IA para toxicología.
• Análisis de aplicaciones de IA en toxicología clínica, modelización predictiva, farmacovigilancia y educación.
• Identificación de limitaciones y desafíos clave que dificultan la adopción de la IA.

Principales resultados:

• Las innovaciones en IA incluyen el aprendizaje profundo para diagnósticos, el aprendizaje por refuerzo para dosificación y la IA generativa para simulaciones.
• El sesgo algorítmico, la interpretabilidad limitada y los desafíos de validación obstaculizan la adopción clínica y regulatoria.
• Las inequidades digitales globales plantean más restricciones para la implementación de la IA.

Conclusiones:

• La integración responsable de la IA en toxicología requiere abordar el sesgo, la interpretabilidad y la validación.
• El propuesto "ToxAI Pact" ofrece una hoja de ruta para 2030 para estándares y infraestructura armonizados.
• La incorporación de la equidad, la explicabilidad y la gobernanza establecerá la IA como infraestructura fundamental para la toxicología global.