毒性学における人工知能革命：臨床的精度、世界的公平性、および2030年のロードマップ

科学分野:

• 毒性学
• 人工知能
• 計算毒性学

背景:

• 人工知能（AI）は、毒性学を含む様々な科学分野でますます応用されています。
• AIは、毒性学における診断、治療、研究、教育の向上の可能性を提供します。
• 現在のAIアプリケーションは、臨床毒性学、予測モデリング、ファーマコビジランス、およびトレーニングに及びます。

研究 の 目的:

• 毒性学におけるAI応用の最近の進歩をレビューすること。
• 深層学習、強化学習、生成AIなどの毒性学におけるイノベーションを強調すること。
• 責任あるAI採用のための課題を特定し、ロードマップを提案すること。

主な方法:

• 毒性学のためのAIの最近の進歩を統合する文献レビュー。
• 臨床毒性学、予測モデリング、ファーマコビジランス、および教育におけるAIアプリケーションの分析。
• AI採用を妨げる主要な制限と課題の特定。

主要な成果:

• AIのイノベーションには、診断のための深層学習、投薬のための強化学習、シミュレーションのための生成AIが含まれます。
• アルゴリズムのバイアス、限定的な解釈可能性、および検証の課題は、臨床的および規制上の採用を妨げます。
• 世界的なデジタル格差は、AIの実装にさらなる制約をもたらします。

結論:

• 毒性学における責任あるAI統合には、バイアス、解釈可能性、および検証に対処する必要があります。
• 「ToxAI Pact」は、調和された標準とインフラストラクチャのための2030年のロードマップを提供します。
• 公平性、説明可能性、およびガバナンスを埋め込むことにより、AIはグローバル毒性学の基盤インフラストラクチャとして確立されます。