人工智能辅助色度生物传感器的新兴趋势用于病原体诊断

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 传染病诊断 传染病诊断 传染病诊断
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 传染病对全球健康构成重大挑战,尤其是在诊断资源稀缺的地方.
• 检测病原体的传统光学方法通常是缓慢的,容易出错,需要复杂的设备.
• 色度生物传感器提供了一个低成本,用户友好的替代品,用于点的护理测试.

研究的目的:

• 审查主要病原体,它们的影响以及当前的诊断局限性.
• 突出传统光学生物传感器与人工智能辅助色度测量方法之间的研究差距.
• 探索人工智能的最新进展,特别是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),用于病原体检测.

主要方法:

• 在过去五年中,对临床样本应用的AI模型 (ML,DL) 专注于科学文献的审查.
• 对病原体特征,毒性和死亡率的分析.
• 传统光学生物传感器与新兴的人工智能辅助色度测量方法的比较.

主要成果:

• 包括ML和DL在内的AI提高了诊断准确性,但需要预先培训,缺乏自主适应.
• 人工智能辅助的色度生物传感器显示出改善病原体检测的希望.
• 现有的AI模型往往缺乏临床使用的稳定性和可解释性.

结论:

• 需要强大,可解释和与智能手机兼容的AI辅助测试来检测病原体.
• 未来的研究应该专注于开发用户友好的AI工具,以快速准确地进行诊断.
• 人工智能辅助的色度测量方法有可能彻底改变护理点传染病诊断.