法医学毒物学と人工知能：視野を広げ、可能性を育む

科学分野:

• 法医学毒物学
• 計算毒物学
• 分析化学

背景:

• 人工知能（AI）および機械学習（ML）は、毒物学的評価を強化するために30年以上にわたって研究されてきました。
• 1990年代初頭の研究は、毒物学的データの解釈のためのエキスパートシステムとニューラルネットワークに焦点を当てていました。
• 法医学毒物学におけるAI/MLの可能性は、効率と解釈可能性の向上にますます認識されています。

研究 の 目的:

• 法医学毒物学におけるAIおよびMLの応用に関する簡潔な分析を提供すること。
• 新精神作用物質（NPS）の検出と分析に焦点を当てること。
• この分野におけるAI/MLに関連する利点と課題を特定すること。

主な方法:

• 法医学毒物学におけるAI/MLに関する30年間の文献レビュー。
• 特に新精神作用物質（NPS）に関連するAI/MLの応用の分析。
• AI/ML技術の実装における利点と障害の特定。

主要な成果:

• AIおよびMLシステムは、労働集約的なタスクを自動化し、化合物の検出とデータ処理を改善することで、効率を高めます。
• これらの技術は、毒物学的評価における人間のエラーを最小限に抑えます。
• 技術の進歩に伴い、AI/MLの顕著な応用が出現しています。

結論:

• 法医学毒物学におけるAIは、精度、効率、信頼性を向上させるための実質的な機会を提供します。
• AI技術を活用することは、毒性物質および乱用物質の検出を支援し、公衆衛生を向上させます。
• AIを採用する毒物学者は、これらの進歩に抵抗する者よりも大きな成功を収める poised です。