在时间变化的生物医学数据中生成人工智能模型:范围审查
Rosemary He1,2, Varuni Sarwal1,2, Xinru Qiu3
1Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, United States.
Journal of medical Internet research
|March 10, 2025
概括
生成型人工智能 (AI) 为医疗保健轨迹建模提供了强大的工具,克服了传统方法的局限性. 这篇评论弥合了人工智能进步和临床实践之间的差距,以更好地建模疾病.
科学领域:
- * 计算式健康科学 * 计算式健康科学
- * 医疗信息学 医疗信息学
- * 医学中的人工智能
背景情况:
- * 传统的统计和机器学习方法与复杂的多式联络健康数据和长期依赖性作斗争.
- * 生成型人工智能 (AI) 擅长表示复杂的数据分布和模式.
- *人工智能在金融和环境科学中的应用显示出对医疗保健疾病建模的希望.
研究的目的:
- *为医疗保健从业者介绍生成性AI的基本概念.
- *讨论当前的生成人工智能算法及其在医疗保健中的应用.
- * 解决限制AI在临床实践中的复杂性障碍.
主要方法:
- *对生成AI的同行评审论文进行系统的文献审查,以获得时间序列健康数据.
- *包括跨结构化/非结构化数据,波形,成像和多omics的单模和多模生成AI模型.
- *分析了当前的方法,应用,局限性和未来的方向.
主要成果:
- * 根据PRISMA-ScR指南,在时间序列医疗数据中审查了155篇关于生成AI应用的文章.
- * 在各种医疗保健数据模式中识别和分类生成性AI模型.
- * 开发了一个系统框架,以帮助临床医生选择合适的AI方法.
结论:
- * 对时间序列健康数据的现有生成人工智能应用进行了批评,以弥合计算-临床差距.
- * 突出了当前用于医疗保健建模的生成人工智能方法的缺陷.
- * 确定了用于未来医疗保健应用的生成人工智能的有希望的近期进展.
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