纳米材料和人工智能的协同作用在先进的光学生物传感器中,用于精确的抗微生物耐药性诊断
Bakr Ahmed Taha1, Naser M Ahmed2, Rishi Kumar Talreja3
1Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia UKM, 43600 Bangi, Malaysia.
ACS synthetic biology
|June 6, 2024
概括
抗菌素耐药性 (AMR) 是一个全球性的威胁. 纳米启用的人工智能驱动的光学生物传感器在各种环境中提供快速,灵敏和便携式诊断,用于早期AMR检测和预防.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 纳米技术纳米技术
- 传染性疾病 传染性疾病
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 是一个关键的全球健康关注.
- 传统的AMR诊断是昂贵的,耗时的,劳动密集的.
- 需要快速的现场诊断技术来检测AMR.
研究的目的:
- 探索纳米启用的人工智能 (AI) 支持的智能光学生物传感器用于AMR诊断.
- 审查各种类型的光学纳米生物传感器,以快速检测AMR.
- 突出这些生物传感器在打击AMR和维护One Health方面的潜力.
主要方法:
- 对用于AMR诊断的光学纳米生物传感器技术进行全面审查.
- 包括SPR,WGM,OCT,I2RI,SERS,光,微波共振器和光学笔在内的传感器的探索.
- 讨论人工智能集成,以提高诊断能力.
主要成果:
- 纳米启用光学生物传感器提供快速,灵敏和便携式的AMR检测.
- 这些生物传感器促进实时,现场诊断,减少周转时间.
- 与物联网 (IoT) 技术的整合使得个性化监控和环境监控成为可能.
结论:
- 纳米启用的人工智能支持的光学生物传感器代表了一种革命性的AMR诊断方法.
- 这些先进的工具可以显著改善医疗保健实践和抗菌药物治疗管理.
- 广泛采用可以增强全球打击抗菌耐药性的能力,并保护"一个健康".
