[論文レビュー] Beyond Low Earth Orbit: Biomonitoring, Artificial Intelligence, and Precision Space Health

Ryan T. Scott, Erik Antonsen+54 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2021

Health, Environment, Cognitive Aging参考文献 124被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、連続的バイオモニタリング、人工知能、および適応的データ分析を統合することで、地球依存性のない深宇宙ミッションにおける自律的で地球に依存しない健康管理を可能にする、精度型宇宙健康システムを提案する。リアルタイムの生理的データとAI駆動の予測モデリングを融合させることで、長期間の惑星間航行中の宇宙飛行士およびミッション医療担当者に対して、個別化され、予防的で、実行可能な健康インサイトを提供する。

ABSTRACT

Human space exploration beyond low Earth orbit will involve missions of significant distance and duration. To effectively mitigate myriad space health hazards, paradigm shifts in data and space health systems are necessary to enable Earth-independence, rather than Earth-reliance. Promising developments in the fields of artificial intelligence and machine learning for biology and health can address these needs. We propose an appropriately autonomous and intelligent Precision Space Health system that will monitor, aggregate, and assess biomedical statuses; analyze and predict personalized adverse health outcomes; adapt and respond to newly accumulated data; and provide preventive, actionable, and timely insights to individual deep space crew members and iterative decision support to their crew medical officer. Here we present a summary of recommendations from a workshop organized by the National Aeronautics and Space Administration, on future applications of artificial intelligence in space biology and health. In the next decade, biomonitoring technology, biomarker science, spacecraft hardware, intelligent software, and streamlined data management must mature and be woven together into a Precision Space Health system to enable humanity to thrive in deep space.

研究の動機と目的

• 低地球軌道を超えた長期間の深宇宙ミッションにおける、地球依存性のない健康システムの重要なニーズに対応すること。
• 地球依存型のバイオメディカルモニタリングの限界を克服し、リアルタイムで自律的な健康評価と意思決定支援を可能にすること。
• バイオモニタリング、AI、およびデータサイエンス分野の最新の進展を統合し、乗員の健康レジリエンスを高める包括的でスケーラブルなシステムを構築すること。
• 孤立した高リスク環境における予測的で個別化され、実行可能な健康インサイトを通じて、ミッションの成功と乗員の安全を確保すること。
• 統合的マルチオミクスおよび生理的データを活用して、反応的から予防的で精度に基づく宇宙健康ケアのパラダイムを前進させること。

提案手法

• ウェアラブルおよびインプラント型センサーを介して、複数の生理的バイオマーカーを継続的にモニタリングする自律的でAI駆動のシステムを開発すること。
• 縦断的で多オミクスおよび臨床データを分析する機械学習モデルを活用し、個別化された健康リスク予測を実現すること。
• 宇宙飛行士からの新規データストリームが流入するたびに、健康評価をリアルタイムで更新する適応的アルゴリズムを実装すること。
• 乗員医療担当者および個々の宇宙飛行士に、タイムリーで実行可能な推奨事項を提供する意思決定支援フレームワークを設計すること。
• ゲノミクス、メタボロミクス、プロテオミクス、生命徴候、画像データなど、多様なデータソースからの情報を統合し、統一された健康評価プラットフォームを構築すること。
• 制限された宇宙船環境に適したエッジコンピューティングおよび軽量AIモデルを活用して、システムの頑健性を確保すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工知能は、深宇宙ミッションにおける宇宙飛行士の自律的でリアルタイムの健康モニタリングと予測をどのように可能にするか？
• RQ2 孤立した高放射線環境において、生理的劣化の兆候を早期に検出するために、どのようなバイオモニタリング技術とデータストリームが不可欠か？
• RQ3 最小限の地上支援で、個別化され、実行可能な健康インサイトを提供できるように、AIモデルをどのように訓練できるか？
• RQ4 長期間にわたるリソース制約のある宇宙ミッションにおいて、信頼性、セキュリティ、および適応可能性を確保するためのシステムアーキテクチャは何か？
• RQ5 精度型宇宙健康システムは、どのように地球依存型から地球非依存型の運用モデルに移行できるか？

主な発見

• 低地球軌道を超えた安全な長期間の有人探査を実現するには、包括的でAI駆動の精度型宇宙健康システムが不可欠である。
• 連続的バイオモニタリングと機械学習の統合により、臨床的症状が現れる前にも悪化傾向を早期に検出できる。
• リアルタイムでの多オミクスおよび生理的データストリームの分析を通じて、個別化されたリスク予測を支援する。
• 適応的AIモデルは、新たなデータが蓄積されるたびに健康評価と推奨事項を動的に更新でき、関連性と応答性を保証する。
• 地上支援への依存を低減するために、乗員医療担当者のための自律的でオンボードでの意思決定を可能にするフレームワークが提供される。
• 今後10年間でバイオマーカー科学、AI、およびデータ管理分野の進展を連携させることで、こうしたシステムの運用導入が可能になる。