インフルエンザ,RSV,HIV,SARS-CoV-2に合わせたAI方法:焦点を合わせたレビュー

科学分野:

• 計算生物学
• 感染症情報学
• 機械学習アプリケーション

背景:

• 機械学習 (ML) を含む人工知能 (AI) の技術は,インフルエンザ,RSV,HIV,SARS-CoV-2などのウイルス感染症の管理においてますます重要になっています.
• AIモデルは,診断,リアルタイム監視,ウイルス性疾患に対する薬剤およびワクチンの開発を加速する高度な能力を提供しています.

研究 の 目的:

• 主要なウイルス性呼吸器およびレトロウイルス性感染症の管理における多様なAI技術の変革的影響を検討する.
• ウイルスの発生に対する対応において,AIの責任ある公正な実施のための継続的な課題を特定し,勧告を提案する.

主な方法:

• グラデント強化決定ツリー,サポートベクトルマシン (SVM),ディープニューラルネットワーク (DNN),トランスフォーマーアーキテクチャなど,現在のAIアプリケーションのレビューを活用した.
• eXtreme Gradient Boosting (XGBoost),ランダムフォレスト,コンボリューションニューラルネットワーク (CNN) のような特定のAIモデルを診断および監視タスクのために検討した.
• ウイルスタンパク質分類と薬剤耐性マッピングのHIV研究におけるAIの役割を分析した.

主要な成果:

• AIは,症状に基づくトリアージと画像分類器を使用して,呼吸器感染症の診断精度を向上させました.
• トランスフォーマーモデルとソーシャルメディアの監視は COVID-19のような病気のリアルタイムモニタリングを提供します.
• AIはHIV研究におけるウイルスタンパク質分類と薬剤耐性マッピングを進めることで 抗ウイルス薬とワクチンの発見を加速します

結論:

• AIはウイルス疾患の管理,診断,研究を大幅に強化し,さまざまなウイルスに広く適用できることを示しています.
• 主要な課題には,データの異質性,モデルの解釈性,LLMの幻覚,低リソースの環境におけるインフラストラクチャの制限が含まれます.
• 標準化されたデータパイプラインと説明可能なAI (XAI) は,将来のウイルス発生におけるAI介入の安全で公平な展開に不可欠です.