[論文レビュー] Integrative AI-Driven Strategies for Advancing Precision Medicine in Infectious Diseases and Beyond: A Novel Multidisciplinary Approach

Ghizal fatima, Risala H. Allami+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2023

COVID-19 diagnosis using AI被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、ゲノミクス、プロテオミクス、マイクロビオミクス、臨床データを統合して診断・治療・予後を支援するために、感染症および他の複雑な状態の精密医療を推進するAI主導の多分野横断フレームワークを提案する。

ABSTRACT

Precision medicine, tailored to individual patients based on their genetics, environment, and lifestyle, shows promise in managing complex diseases like infections. Integrating artificial intelligence (AI) into precision medicine can revolutionize disease management. This paper introduces a novel approach using AI to advance precision medicine in infectious diseases and beyond. It integrates diverse fields, analyzing patients' profiles using genomics, proteomics, microbiomics, and clinical data. AI algorithms process vast data, providing insights for precise diagnosis, treatment, and prognosis. AI-driven predictive modeling empowers healthcare providers to make personalized and effective interventions. Collaboration among experts from different domains refines AI models and ensures ethical and robust applications. Beyond infections, this AI-driven approach can benefit other complex diseases. Precision medicine powered by AI has the potential to transform healthcare into a proactive, patient-centric model. Research is needed to address privacy, regulations, and AI integration into clinical workflows. Collaboration among researchers, healthcare institutions, and policymakers is crucial in harnessing AI-driven strategies for advancing precision medicine and improving patient outcomes.

研究の動機と目的

• 感染症と複雑な状態に対する患者中心のアプローチとして精密医療を推進する。
• 診断・治療・予後を情報提供するために、マルチオミクスと臨床データを統合する統合的なAIフレームワークを提案する。
• モデルを改善し倫理的および堅牢性の考慮事項に対処するための、学際的協力の役割を強調する。
• 感染症を超える疾患へのAI主導アプローチの適用可能性を示唆し、プライバシー、規制、臨床ワークフロー統合のギャップを特定する。

提案手法

• ゲノミクス、プロテオミクス、マイクロビオミクス、臨床データを含む統合患者プロファイルを解析するためにAIアルゴリズムを使用する。
• 正確な診断、治療計画、および予後評価を支援する予測モデルを開発する。
• 倫理的で堅牢な適用を確保するために、さまざまな分野の専門家間の反復的な協力を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 感染症の精密医療を改善するために、マルチオミクスと臨床データを統合するAI主導の戦略は何か？
• RQ2 学際的協力は、精密医療におけるAIの堅牢性と倫理的な展開をどのように高めるか？
• RQ3 統合アプローチを感染症を超える他の複雑な疾患へどのように拡張できるか？

主な発見

• AI対応の予測モデリングは感染症に対する個別化介入を導くことができる。
• AIモデルを洗練し倫理的・堅牢性の考慮事項に対処するための学際的な協力が提案されている。
• このアプローチは感染症を超えて他の複雑な疾患にも適用可能性がある。