机器学习驱动的非目标代谢学分析和测试的当前进展:人工智能在以患者为中心的医疗保健转型中的前景

科学领域:

• 代谢学 代谢学 代谢学
• 人工智能的人工智能
• 机器学习 机器学习
• 生物医学研究生物医学研究

背景情况:

• 非定位代谢学提供了对代谢物的全面分析,用于识别疾病指标.
• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 对于解释复杂的代谢数据越来越重要.
• 高分辨率质谱 (HRMS) 是对无偏见的生化化合物检测的关键技术.

研究的目的:

• 审查AI和ML对非向代谢学对疾病诊断和小分子检测的影响.
• 突出应用AI/ML在非目标代谢学方面的最新进展和机遇.
• 为AI/ML在提高数据质量,检测灵敏度和化合物识别方面的作用提供综合性视角.

主要方法:

• 关于AI/ML在非向代谢学中的应用现有文献的综述.
• 专注于AI/ML对高分辨率质谱学的贡献.
• 分析AI/ML在疾病暴露评估和生物标志物发现中的作用.

主要成果:

• 人工智能和ML显著提升了疾病诊断和小分子检测在非目标代谢学中.
• 这些技术提高了疾病暴露评估的精度和效率.
• 最近的机会侧重于提高数据质量,方法严谨性和检测灵敏度.

结论:

• 人工智能和机器学习正在改变非目标代谢学,使得更强大,更有洞察力的调查成为可能.
• 在代谢学中利用AI/ML有望在理解人类健康和疾病方面取得重大改进.
• 整合AI/ML对于释放非目标代谢学研究的全部潜力至关重要.