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人工智能在新冠肺炎疫情监测、诊断、药物研发和疫苗研发中的应用
1 耶鲁大学医学院内科系，康涅狄格州纽黑文 06520，美国 2 克利夫兰诊所勒纳研究所基因组医学研究所，俄亥俄州克利夫兰 44106，美国；jayadev.joshi12@gmail.com 3 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州费城 19104，美国；shubhra.rahul@gmail.com 4 阿尔伯特爱因斯坦医学院/蒙蒂菲奥雷医学中心病理学系，纽约州布朗克斯 10461，美国；jollynitisha@yahoo.com 5 Confo Therapeutics，Technologiepark 94，9052 根特，比利时；virmani.richa@gmail.com 6 Indraprastha 信息技术研究所，新德里 110020，印度； tavpriteshsethi@iiitd.ac.in * 通信地址：gunjan.arora@yale.edu 或 arorag1983@gmail.com † 这些作者对本文的贡献相同。
人工智能在微生物诊断中的应用
微生物诊断需要通过培养、分子分析和成像等技术来识别微生物，这些技术是医疗保健领域的关键领域。它从适当的样本采集开始，并与传统程序遇到几个问题，包括样本处理、培养困难、错误识别和抗菌药物敏感性测试困难。这些传统方法需要人力，治疗往往会延误 [1] 。人工智能 (AI) 通过提供更精确和最新的发现，彻底改变了微生物诊断领域。AI 可以更快地分析数据、模式识别和诊断过程。它对于早期识别疾病、推进治疗、定制治疗和疫情监测至关重要。通过 AI 驱动的算法分析高级数据集，可以快速检测感染、预测疾病爆发并改善治疗方法和结果 [2] 。人工智能在微生物诊断中的应用引发了伦理问题。基本的伦理考虑包括保护患者隐私、解决算法偏见、维护数据安全、促进透明度和确保平等对待。为了维护患者安全，人员监控仍然是必要的 [3] 。随着人工智能的政策和伦理法规在医疗保健领域的实施，它可以在提供精准、个性化的诊断方面发挥关键作用，同时确保患者的权利和获得医疗设备的机会 [4] 。本综述旨在分析人工智能在微生物诊断中的应用。
生物医学和健康信息学
高级分析与医疗保健的结合为根据个体患者调整医疗措施开辟了新视野，彻底改变了个性化医疗领域。通常，机器学习算法能够分析大量不同的患者数据。这些数据可能包括遗传信息、临床记录、生活方式因素和其他基本数据。利用算法，医疗保健专业人员可以从数据中提取宝贵的见解和模式，根据个人特征和需求提供定制解决方案。机器学习在精准诊断和治疗建议中也发挥着重要作用。它能够分析患者特征、遗传因素和治疗反应，并预测药物反应、不良事件和最佳剂量水平。这使医疗保健提供者能够通过改善更多的治疗效果来推荐副作用最小的药物。此外，机器学习在公共卫生中的应用将为传染病监测和爆发提供更准确的预测。此外，机器学习算法还可以通过分析社交媒体信息、气候数据和地理信息等多种数据源来检测疾病爆发的早期预警信号。这将使公共卫生官员能够及时采取干预措施，从而减轻传染病对人口健康的影响。从疾病预测到疫情监测，机器学习能够重塑公共卫生格局，实现基于证据的决策，并最终改善个人和社区的健康状况。本期特刊旨在吸引该领域专业人士的原创研究论文，以提供可以塑造个性化医疗未来并改善公共卫生结果的见解。潜在主题包括但不限于：