实现人工智能在基因组学中的临床应用:AMIA基因组学和翻译生物信息学工作组的观点
Nephi A Walton1, Radha Nagarajan2,3, Chen Wang4
1Division of Medical Genetics, University of Utah School of Medicine, Salt Lake City, UT 84112 ,United States.
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
|December 1, 2023
概括
基因组学中的人工智能 (AI) 需要为临床使用进行重大信息学开发. 关键因素包括更大的数据集,公平的AI方法和基因组数据标准,以提高医疗保健.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 对通过基因组学促进人类健康具有重大前景.
- 美国医学信息学协会-基因组学和转化生物医学信息学 (GenTBI) 工作组认识到需要评估AI的临床整合.
研究的目的:
- 确定和评估使人工智能在基因组学中的临床应用成为可能的关键因素.
- 引导未来的人工智能在基因组医学中的研究和开发.
主要方法:
- 通过讨论和会议,在GenTBI工作组成员之间建立共识.
- 审查相关的科学文献和信息学研究.
主要成果:
- 在基因组学中,人工智能需要大量的信息学研究和开发.
- 较大的数据集对于人工智能的成功至关重要,除了关注社会经济和种族差异外.
- 基因组数据标准对于跨机构扩展人工智能技术至关重要.
结论:
- 基因组学中的人工智能需要专注于临床医生-人工智能接口,以突出决策中的相互价值.
- 解决数据局限性,公平性和标准化对于AI在基因组学中的临床实现至关重要.
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