人工智能应用于肝脏疾病中的omics数据:朝着个性化的诊断,预后和治疗方法

科学领域:

• 肝病学 肝病学是一种肝病学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 奥米克技术和人工智能正在推动肝病学领域的个性化医疗.
• 人工智能方法越来越多地用于分析肝脏疾病中的omics数据.

研究的目的:

• 提供人工智能方法的全面概述,用于肝脏疾病的OMIC数据分析.
• 突出目前研究中使用的不同omics级别和AI方法的普遍性.
• 确定应用人工智能的挑战和机遇,用于用于肝病研究的多组数据.

主要方法:

• 关于人工智能和肝脏疾病中的omics数据的当前文献的综述.
• 人工智能方法和奥米克数据类型的分类 (基因组学,转录组学,蛋白质组学,甲基组学).
• 分析人工智能模型开发和验证中的数据可用性和挑战.

主要成果:

• 转录组和基因组分析占主导地位,而蛋白质组和甲基组数据未得到充分利用.
• 大规模的奥米克数据集对于许多肝脏疾病是有限的,这阻碍了AI模型的开发.
• 挑战包括数据稀缺,模型验证,以及实现公正,临床有用的结果.

结论:

• 多中心合作对于生成大规模的欧米克数据,用于早期肝病检测和干预至关重要.
• 需要先进的AI方法来最大限度地发挥omics数据集的潜力,以实现个性化治疗.
• 解决数据的局限性和偏见对于人工智能在肝病学中的临床实用性至关重要.