释放人工智能的力量来诊断和治疗传染病:一个全面的审查

科学领域:

• * 医学信息学和公共卫生
• * 计算生物学和生物信息学

背景情况:

• *传染病对全球健康造成重大负担,需要先进的诊断和治疗策略.
• * 传统的疾病分析方法往往耗时,可能缺乏复杂分子数据所需的精度.

研究的目的:

• * 审查人工智能 (AI) 在传染病诊断,治疗和预防方面的应用.
• * 探索在这个领域使用的各种机器学习模型和基于AI的方法.
• *讨论人工智能在传染病管理中的挑战和局限性.

主要方法:

• *对有关人工智能在传染病研究中的应用现有文献的综述.
• *分析各种机器学习算法,包括卷积神经网络 (CNN),人工神经网络 (ANN),反复神经网络 (RNN),支持矢量机器 (SVM),多层神经网络 (MLNN),长短期记忆 (LSTM) 和随机森林 (RF).
• *对结核病 (TB),COVID-19,艾滋病毒和病毒性肺炎等疾病的计算机辅助检测 (CAD) 系统进行检查.

主要成果:

• *人工智能,特别是CNN,在计算机辅助检测 (CAD) 中展示了用于诊断传染病的巨大潜力.
• *各种机器学习模型在分析复杂的分子数据以改善疾病管理方面表现有前途.
• *人工智能集成可以提高诊断,治疗和预防策略的准确性和效率.

结论:

• *人工智能在全球范围内对抗传染病具有变革性的潜力.
• *进一步的研究和开发对于克服现有挑战和充分利用AI能力至关重要.
• *人工智能驱动的方法有望彻底改变传染病诊断和患者护理.