基于人工智能的基因组学和高通量查研究的自动化显微镜图像分析中的数据管理和策划实践:促进强大和道德的人工智能应用

科学领域:

• 基因组学和生物信息学
• 生命科学中的人工智能
• 数据科学与管理数据科学与管理

背景情况:

• 人工智能和下一代测序 (NGS) 正在彻底改变基因组学和高通量查 (HTS).
• 这些技术产生了大量的数据集,需要有效的数据管理和策划.
• 关键方面包括数据治理,质量,隐私,所有权,访问,问责制,可追溯性,策划和存储.

研究的目的:

• 审查当前管理人工智能,基因组学和显微镜大数据集的进展和挑战.
• 巩固数据治理,质量管理,隐私,所有权和访问控制方面的知识.
• 识别差距,并为人工智能驱动的数据管理提出解决方案.

主要方法:

• 系统的文献搜索到2024年1月10日,跨越主要数据库.
• 现实主义的合成方法集成多种框架.
• 由三个独立审核员进行数据提取和分析,重点关注治理,质量,安全,隐私,所有权和AI特定考虑因素.

主要成果:

• 人工智能驱动的基因组学和显微镜中的数据治理框架越来越受欢迎.
• 在AI模型可解释性和数据增强方面存在重大差距.
• 挑战包括基础设施,成本,道德,隐私,访问,大规模数据处理和透明共享.
• 解决方案包括加密技术,联合学习,区块链以及GA4GH和DUO等标准.
• 数据管理计划 (DMP) 和元数据策划对于安全至关重要.

结论:

• 目前的数据管理实践和挑战为人工智能在基因组学和显微镜领域提供了一份路线图.
• 需要共同努力开发可互操作的平台和透明的数据共享政策.
• 不断发展的法律和道德框架对于应对新出现的AI挑战至关重要.
• 促进透明度,问责制和道德责任是建立信任和推动道德进步的关键.