使用人工智能进行医疗保健的非侵入性生物传感:半系统性审查

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗保健中的人工智能
• 可穿戴生物感知技术

背景情况:

• 先进的生物传感和深度学习 (DL) 的融合正在改变医疗保健.
• 像智能手机和智能手表这样的无处不在的设备为远程健康监测和适应性治疗提供了潜力.
• 这种协同作用促进了在自然环境中可访问的,实时的健康管理.

研究的目的:

• 为医疗保健应用系统地审查多种生物传感技术与DL算法的集成.
• 确定开发生物传感中的DL模型的关键考虑因素,包括数据模式,架构和用例.
• 为推进精准医疗保健智能生物传感的研究人员提供见解.

主要方法:

• 对结合生物感知和深度学习的研究进行系统的文献综述.
• 分析数据模式,DL模型架构和现实世界医疗保健应用.
• 讨论智能生物传感方面的挑战和未来研究方向.

主要成果:

• 深度学习显著提高了生物传感技术在医疗保健方面的能力.
• 关键的发展因素包括适当的数据模式选择,强大的模型架构设计和清晰的现实世界用例定义.
• 成功的整合有望改善远程诊断,持续监测和个性化的自适应疗法.

结论:

• 生物传感和深度学习的结合为推进精确医疗保健提供了巨大的潜力.
• 解决数据集成,模型解释性和临床验证方面的当前挑战对于未来的进展至关重要.
• 需要进一步的研究才能充分实现智能生物传感系统在各种医疗保健环境中的功能.