人工智能在精准医学中的困难和未来的机会

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 临床药理学 临床药理学

背景情况:

• 临床治疗决策依赖于试验数据,但个体反应各不相同,使药物和剂量选择复杂化,特别是在组合疗法中.
• 目前的做法往往导致患者的结果因依赖协议和经验而变化和不理想.
• 大数据和人工智能 (AI) 提供了增强临床决策的机会,但面临着实施挑战.

研究的目的:

• 审查AI在药物开发和临床实践中的应用.
• 突出AI在改善医疗保健可持续性和患者结果方面的潜力.
• 识别和讨论阻碍人工智能在医疗保健中的整合的担忧和局限性.

主要方法:

• 关于人工智能在药物发现,开发和临床实践中的应用的科学文献的审查.
• 对人工智能在各种科学和临床学科加强决策方面的作用的分析.
• 确定与医疗保健中AI实施相关的关键挑战和局限性.

主要成果:

• 在药物发现,开发和临床试验中,人工智能越来越重要,提高了准确性和效率.
• 人工智能有助于患者分层,精准医学和远程监测,提高护理质量.
• 仍然存在重大挑战,包括数据质量,隐私,算法偏见和实施成本.

结论:

• 人工智能融入临床医学有望改善诊断,治疗结果和医疗保健效率.
• 解决数据质量,伦理和实施方面的问题对于释放AI在医疗保健中的全部潜力至关重要.
• 人工智能可以为更可持续和以患者为中心的医疗保健服务做出贡献.