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个性化医学的新领域
在增强患者护理的目标的驱动下，治疗学领域正在迅速发展。最近的人工智能（AI）及其创新的治疗应用标志着核医学的重要一步，导致精确肿瘤学的范式发生了重大范式转移。例如，AI辅助肿瘤表征，包括自动图像解释，肿瘤分割，特征鉴定和高风险病变的预测，改善诊断过程，提供精确而详细的评估。通过针对个人独特的临床概况量身定制的全面评估，AI算法有望增强患者风险分类，从而使患者需求与最合适的治疗计划的一致性保持一致。通过发现对人眼的看不见的潜在因素，例如肿瘤放射敏感性或分子谱的内在变化，AI软件有可能革新响应异质性的预测。为了准确有效的剂量计算，AI技术通过提供定制的幻影和简化复杂的数学算法，使个性化的剂量学可行，可在繁忙的临床环境中访问，从而提供了重要的优势。AI工具有可能利用预测和减轻与治疗相关的不良事件，从而可以提早干预。此外，可以利用生成的AI找到用于开发新型放射性药物并促进药物发现的新目标。仍然有很多值得探索和理解的。然而，尽管对AI在治疗学中的作用具有巨大的潜力和显着的兴趣，但这些技术并不缺乏局限性和挑战。在这项研究中，我们研究了AI在治疗学中的当前应用，并试图拓宽未来研究和创新的视野。
基因组医学的人工智能
基因组学和人工智能 (AI) 的健康应用都备受关注。这些领域的活动在国际上蓬勃发展，预计到 2026 年全球市场将增长数十亿美元 1、2、3。基因组学和人工智能在最近的政策讨论和战略中占有重要地位。过去两年，这两个主题一直是英国议会调查的主题 4、5，与数字医学一起，这两项技术的变革潜力构成了规划未来 NHS 医疗保健队伍的背景 6。
血管医学的进步
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基因组医学的人工智能
考虑到为在医疗保健领域实现人工智能而进行的大量资金投入和政策工作，尽早解决上述优先事项至关重要，这是加速采用成熟人工智能技术的更广泛努力的一部分。这样，当健康、基因组学、监管和伦理方面的专家齐心协力时，人工智能的应用将为揭示我们基因组中编码的复杂性以造福健康提供重要机会。
生物学和医学的计算机
临床评估程序在客观性方面遇到挑战，因为它们依靠主观数据。计算精神病学提出，通过引入基于生物信号的评估来检测临床生物标志物，而虚拟现实（VR）可以提供测量的生态环境，来克服这一限制。自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，已经测试了许多生物信号以改善评估程序。但是，在ASD研究中，缺乏系统地比较生物信号，以便在生态环境中同时记录ASD的自动分类，并且由于方法论上的不一致，先前研究之间的比较具有挑战性。在这项研究中，我们检查了一个由四个虚拟场景组成的VR筛选工具，并根据隐式（运动技能和眼动）和显式（行为反应）生物信号进行了比较机器学习模型。在虚拟场景中为每个生物信号开发了机器学习模型，然后将每个生物信号的最终模型合并为最终模型。使用嵌套交叉验证使用并测试了具有递归特征消除的线性支持向量分类器。基于运动技能的最终模型在识别ASD方面表现出最高的鲁棒性，达到0.89（SD = 0.08）。最佳的行为模型显示AUC为0.80，而由于眼神玻璃的限制，眼动模型需要进一步研究。与其他生物信号相比，这些发现突出了运动技能在提高ASD的客观性和可靠性方面的潜力。