从实验室到诊所:使用光谱液体活检的人工智能
Rose G McHardy1, James M Cameron1, David Andrew Eustace1
1Dxcover Ltd., Royal College Building, 204 George Street, Glasgow G1 1RX, UK.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|October 29, 2025
概括
机器学习有助于使用光谱液体活检检测癌症. 解决人工智能可解释性和验证性是临床使用的关键,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是先进癌症检测的组成部分,特别是在光谱液体活检等多原子分析中.
- 频谱数据的高维度需要ML来识别微妙的癌症特征.
- 将人工智能驱动的医疗设备从研究转移到临床实践,面临着重大的监管障碍.
研究的目的:
- 审查临床实施人工智能驱动的光谱液体活检所面临的挑战.
- 突出监管批准和患者采用关键因素.
- 强调在这个领域需要可解释的人工智能和强有力的验证.
主要方法:
- 在光谱液体活检中对人工智能的当前文献的审查.
- 对人工智能医疗设备的监管考虑的分析.
- 讨论临床翻译的技术要求.
主要成果:
- 光谱液体活检显示了通过ML模式识别来检测癌症的前景.
- 可解释的人工智能和多样化,代表性验证数据集对于临床信任和监管批准至关重要.
- 克服这些挑战对于加速采用这些技术至关重要.
结论:
- 人工智能,特别是ML,对于解释复杂的光谱液体活检数据以检测癌症至关重要.
- 成功的临床整合需要解决可解释性和验证的严格性.
- 加快这些先进诊断的临床应用可以显著改善患者的生存率和生活质量.
