在非洲传染病疫苗研发生态系统中,可持续地整合人工智能和机器学习方法
Jonathan Hare1, Morten Nielsen2, Agnes Kiragga3
1Biolife Research Limited, Nairobi, Kenya.
Frontiers in pharmacology
|January 1, 2025
概括
人工智能和机器学习 (AI/ML) 加快了针对COVID-19等疾病的疫苗开发. 在非洲扩大AI/ML对于可持续的健康生态系统至关重要,需要知识,协作和基础设施.
科学领域:
- 计算生物学和生物信息学
- 疫苗开发和免疫学
- 卫生信息学和人工智能
背景情况:
- 人工智能和机器学习 (AI/ML) 越来越多地被用于生物医学研究.
- 诸如反向疫苗学和预测建模等技术在针对传染病的疫苗候选人开发方面表现有前途.
- 在卫生干预中AI/ML的应用在非洲各地越来越多,特别是在南非,肯尼亚和尼日利亚.
研究的目的:
- 突出AI/ML在简化疫苗开发中的作用.
- 评估当前AI/ML在非洲卫生干预措施中的情况和扩展.
- 确定必要的举措,以促进非洲可持续的AI/ML生态系统.
主要方法:
- 审查AI/ML在疫苗开发中的应用 (例如,COVID-19,HIV,肝炎).
- 分析非洲国家在药物发现和临床开发中的AI/ML采用趋势.
- 在非洲建立一个强大的AI/ML生态系统的关键组件的识别.
主要成果:
- 人工智能/ML技术已经成功地加速了疫苗开发生命周期.
- 在南非,肯尼亚和尼日利亚,在卫生干预中观察到AI/ML的显著扩张.
- 需要增强知识,协作,监管框架和基础设施的需求是显而易见的.
结论:
- AI/ML为有效的疫苗开发和更广泛的健康干预提供了强大的工具.
- 持续投资和战略举措至关重要,以充分利用整个非洲的AI/ML潜力.
- 开发一个可持续的AI/ML生态系统对于在整个非洲大陆推进公共卫生解决方案至关重要.
