针对流感,RSV,艾滋病毒和SARS-CoV-2的AI方法:专注的审查

科学领域:

• 计算生物学
• 传染病信息学
• 机器学习应用

背景情况:

• 人工智能 (AI) 技术,包括机器学习 (ML),在控制流感,RSV,HIV和SARS-CoV-2等病毒感染方面变得越来越重要.
• 人工智能模型在诊断,实时监测以及加速病毒疾病的药物和疫苗开发方面提供了先进的功能.

研究的目的:

• 审查各种人工智能技术对关键病毒呼吸道和逆转录病毒感染的管理的影响.
• 确定持续存在的挑战,并提出对人工智能在病毒爆发反应中的负责任和公平实施的建议.

主要方法:

• 利用当前人工智能应用程序的审查,包括渐变增强的决策树,支持向量机器 (SVM),深度神经网络 (DNN) 和变压器架构.
• 检查了用于诊断和监控任务的特殊人工智能模型,如极端梯度提升 (XGBoost),随机森林和卷积神经网络 (CNN).
• 分析了人工智能在HIV研究中的作用,用于病毒蛋白分类和药物耐药性测绘.

主要成果:

• 通过基于症状的分类和成像分类器,人工智能提高了呼吸道感染的诊断准确性.
• 转换器模型和社交媒体监控为COVID-19等疾病提供实时监测.
• 人工智能通过推进HIV研究中的病毒蛋白分类和药物耐药性测绘来加速抗病毒和疫苗的发现.

结论:

• 人工智能显著提高病毒病管理,诊断和研究,在不同病毒中展示了广泛的适用性.
• 主要挑战包括数据异质性,模型可解释性,LLM幻觉以及低资源环境中的基础设施限制.
• 标准化数据管道和可解释的人工智能 (XAI) 对于在未来的病毒爆发中安全,公平地部署人工智能干预至关重要.