利用人工智能为一个健康:解决抗微生物药物耐药性的机遇和挑战 - 范围审查
Gashaw Enbiyale Kasse1,2, Suzanne M Cosh3, Judy Humphries4
1School of Health, Faculty of Medicine and Health, University of New England, 2351, Armidale, Australia. Gashaw.enbiyale@uog.edu.et.
人工智能 (AI) 在人类,动物和环境健康方面为打击抗菌素耐药性 (AMR) 提供了重大机会. 解决数据标准化和道德问题等挑战对于在One Health战略中有效实施AI至关重要.
科学领域:
- * 一个健康
- * 人工智能 * 人工智能
- *抗微生物耐药性 *抗微生物耐药性
背景情况:
- *抗菌素耐药性 (AMR) 是一个关键的全球健康问题.
- *在人类,动物和环境领域滥用抗微生物药物推动了AMR.
- * 综合的一种健康方法对于AMR缓解至关重要.
研究的目的:
- * 审查人工智能 (AI) 在打击AMR方面的应用.
- * 在"一个健康"框架内确定人工智能的机遇和挑战.
主要方法:
- * 根据PRISMA-ScR指南进行范围审查.
- * 通过主要的科学数据库 (PubMed,Embase,Scopus,Web of Science) 和谷歌学者进行全面的文献搜索.
- *包含了43项研究,分析了人类,动物和环境健康中的AMR的AI应用.
主要成果:
- *人工智能广泛应用于AMR的各个部门,使得快速的病原体识别和人工智能驱动的监视.
- * 机遇包括整合多样化的数据集,推进药物发现,加强抗生素管理.
- * 挑战包括数据标准化,模型透明度,资源限制,道德问题和实施障碍.
结论:
- *人工智能对改善抗菌素耐药性管理具有很大的潜力.
- * 实现人工智能的全部好处需要投资于可解释的人工智能和数据基础设施.
- *跨部门合作和明确的监管框架对于在One Health中道德和有效地使用人工智能至关重要.
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