キノコ感染を検出するために使用される人工知能ベースの診断ツールの進歩:体系的なレビュー

科学分野:

• 医療診断 医療診断
• コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
• 感染症 感染症は感染症です.

背景:

• 菌類感染症は,特に免疫力が低下した個人に,世界的な健康上の脅威をもたらしています.
• 従来の診断方法 (顕微鏡,培養,PCR) は,感度,速度,アクセシビリティに制限があります.
• 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は,真菌感染症の診断における潜在的な進歩を提供します.

研究 の 目的:

• 菌類感染症のAI駆動の診断ツールの進歩,精度,有効性を体系的に検討し評価する.
• AIツールのパフォーマンスを,従来の診断手順と比較する.
• 菌根感染症の診断におけるAIの現在の限界と将来の方向性を特定する.

主な方法:

• PRISMAの原則に従った体系的なレビューが行われました.
• 文学検索は,主要な科学データベース (PubMed,ScienceDirect,Web of Science,Ovid) で行われました.
• AI診断ツールを,敏感性,特異性,精度に基づく従来の方法と比較した研究も含め,評価した.

主要な成果:

• 11件の研究 (6件は遡及的,5件は前向き的) は,含有基準を満たした.
• CNNs,Faster R-CNN,VGG19,MobileNetを含むAIモデルでは,診断の正確性,感度,特異性が向上していることが示されました.
• 制限には,データセットの品質の変動,モデルの検証,現実世界の適用性などが含まれます.

結論:

• AI主導の診断は,真菌感染症の識別の速度と精度を大幅に改善します.
• モデルの汎用性を高めるためには,さらなる広範な研究と臨床検証が不可欠である.
• 医療システムへのシームレスな統合には,現在の制限に対処し,堅実な検証を確保する必要があります.