人工智能集成的生物传感器用于检测和监测抗微生物耐药性:对全球生物安全的审查和未来前景

科学领域:

• 生物技术是生物技术.
• 传染病监测 传染病监测 传染病
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 抗菌素耐药性 (AMR) 是一个关键的全球健康威胁,危及现代医学和卫生系统.
• 目前针对AMR的监测方法因时间,成本和可访问性而受到限制.
• 先进的生物传感器技术和人工智能为分散的AMR监测提供了一个有希望的解决方案.

研究的目的:

• 审查用于AMR检测的AI集成生物传感器平台的最新进展.
• 探索这些混合系统在One Health框架 (临床,兽医,环境) 中的应用.
• 分析人工智能驱动的AMR监测的挑战和未来方向.

主要方法:

• 巩固各种生物传感器模式 (电化学,光学,纸质等) 的最新研究. ) 的情况.
• 生物传感器与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的整合分析,以加强检测和分析.
• 在数字和物联网 (IoT) 框架内检查支持人工智能的生物传感器.

主要成果:

• 由人工智能驱动的生物传感器可以改进对AMR的检测,信号解释和预测分析.
• 混合系统显示了为公共卫生决策提供实时,数据密集型洞察力的潜力.
• 整合到One Health框架中,有助于进行全面的抗菌素耐药性监测.

结论:

• 由人工智能驱动的生物传感网络代表了向预测性,适应性和全球协调的抗抗菌素监测的范式转变.
• 解决诸如传感器可重复性,数据稀缺性和监管适应等挑战是实施的关键.
• 未来的研究应该侧重于开放数据标准,公平访问和跨学科合作.