针对耳科和神经病学的精密医学:机器学习应用和挑战

科学领域:

• 计算医学是一种计算医学.
• 医疗保健中的人工智能
• 耳鼻喉科和神经神经病学

背景情况:

• 个性化医疗利用人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 进行量身定制的患者护理.
• (神经) 病学障碍的复杂和主观性质使得它适合于人工智能驱动的个性化方法.
• 现有的研究重点是人工智能在耳和耳植入物中的应用,有可能对更广泛的 (神经) 耳学条件产生影响.

研究的目的:

• 从2013年到2025年,批判性地审查ML和DL在耳科和神经病学中的应用.
• 分析最近的进展,挑战和人工智能集成在 (神经) Otologic 临床实践的未来方向.
• 以突出AI在改进使用多式联络患者数据的诊断,预后和治疗策略方面的潜力.

主要方法:

• 一个叙述性评论,综合了对ML和DL在耳科和神经病学中的人类应用的同行评审文章.
• 在PubMed,Scopus和Google Scholar中使用与AI,耳,耳植入物和 (神经) 耳道学障碍相关的关键词进行的搜索.
• 纳入标准侧重于人体研究,不包括理论论文和动物研究;强调多式联络数据集成.

主要成果:

• 人工智能突破,包括用于耳植入模拟的高级语音识别和用于耳研究的大型语言模型,显示出显著的临床潜力.
• 多模式数据集的整合 (成像,听力测量,患者结果) 提高了诊断和治疗的精细化.
• 确定的主要挑战包括缺乏标准化,有限的模型通用性,以及多式联运数据集成的不足框架.

结论:

• 人工智能,特别是ML和DL,具有巨大的潜力,可以彻底改变耳学和神经病学领域的精密医学.
• 解决标准化和数据集成方面的挑战对于可重复和严格的AI工具实施至关重要.
• 未来的研究应该专注于开发多式联络数据分析的强大框架,以改善 (神经) 关护理中的患者结果.