人工智能用于非侵入性健康诊断

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 非侵入性诊断对于早期疾病检测和患者护理至关重要,但往往缺乏敏感性和及时解释.
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通过识别数据中的复杂模式来提供解决方案,从而实现持续监控.

研究的目的:

• 审查AI/ML在各种非侵入性诊断平台上的整合.
• 突出新兴的AI/ML技术,并讨论在医疗保健中采用它们的障碍.

主要方法:

• 对AI/ML在非侵入性诊断中的应用进行了全面的文献综述.
• 探索各种平台:医学成像,可穿戴传感器,呼吸分析,生物流体分析和光学传感.
• 讨论先进的AI技术,如联合学习,可解释的AI,数字双胞胎和纳米传感器.

主要成果:

• 人工智能和ML的整合正在将诊断从临时评估转变为持续的实时监测.
• 新兴方向包括联合学习,可解释的AI,数字双胞胎和纳米传感器.
• 采用存在重大障碍,包括数据隐私,算法公平性,监管问题和系统集成.

结论:

• 人工智能/ML对推进非侵入性诊断,提高灵敏度,特异性和可访问性具有巨大的前景.
• 克服采用障碍对于将AI创新转化为可扩展,具有成本效益,以患者为中心的医疗保健解决方案至关重要.
• 本综述为研究人员,临床医生和政策制定者提供了一份路线图,以引导人工智能辅助非侵入性诊断的未来.