整合大数据和人工智能来预测多发性硬化症的进展:挑战和前进的道路

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 多发性硬化症 (MS) 是一种具有渐进性残疾的复杂神经疾病,需要早期检测和准确的预后.
• 整合多式联络现实世界数据 (临床记录,MRI,数字生物标志物) 与人工智能用于个性化MS护理面临局限性.
• 人工智能技术创新与临床实施之间存在差距,原因是方法,监管和道德障碍.

研究的目的:

• 识别和分析人工智能创新与多发性硬化症 (MS) 护理中的临床实施之间的差距.
• 探索整合现实数据的挑战,监管障碍和道德问题 (偏见,隐私,公平).
• 突出新出现的解决方案,并倡导战略来弥合实施差距.

主要方法:

• 透视性论文分析了人工智能在MS护理中的挑战和机遇.
• 探索整合真实世界数据的不足使用情况,监管/道德障碍以及潜在的解决方案.
• 审查包括联合学习,监管倡议 (达尔文-欧盟,EHDS),患者主导的框架 (PROMS,CLAIMS) 和基础模型在内的战略.

主要成果:

• 在整合多式联运现实世界数据以实现人工智能驱动的MS护理方面存在重大局限性.
• 方法限制,不断变化的法规和道德问题阻碍了临床AI实施.
• 有前途的解决方案包括联合学习,数据基础设施协调,以患者为中心的设计,可解释的人工智能和现实世界的验证.

结论:

• 弥合差距需要协调技术,监管和伦理领域,以便在MS中有效实施AI.
• 协调的数据基础设施,以患者为中心的设计,可解释的AI和现实世界的验证至关重要.
• 成功的AI整合可以提高MS预后,个性化护理,并改善患者的治疗结果.