[논문 리뷰] Integrative AI-Driven Strategies for Advancing Precision Medicine in Infectious Diseases and Beyond: A Novel Multidisciplinary Approach

Ghizal fatima, Risala H. Allami외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 27.

COVID-19 diagnosis using AI인용 수 11

한 줄 요약

본 연구는 진단, 치료, 예후를 지원하기 위해 유전체학, 단백질체학, 마이크로바이옴 및 임상 데이터를 통합하여 감염병 및 기타 복잡한 상태에서 정밀의학을 제안하는 AI 주도 다학제 프레임워크를 제안한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 감염병 및 복합 질환에서 환자 중심 접근으로서 정밀의학의 필요성과 가치를 제고한다.
• 진단, 치료 및 예후에 정보를 제공하기 위해 다중 오믹스와 임상 데이터를 결합하는 통합 AI 프레임워크를 제안한다.
• 모델을 정교화하고 윤리적·강건성 고려를 다루기 위한 학제 간 협력의 역할을 강조한다.
• 감염을 넘는 질병에 대한 AI 주도 접근의 적용 가능성을 시사하고 프라이버시, 규제, 임상 워크플로우 통합의 격차를 식별한다.

제안 방법

• 유전체학, 단백질체학, 마이크로바이옴 및 임상 데이터를 포함한 통합 환자 프로필을 분석하기 위해 AI 알고리즘을 사용한다.
• 정밀 진단, 치료 계획 수립 및 예후 평가를 지원하기 위한 예측 모델을 개발한다.
• AI 모델을 정교화하고 윤리적이고 강건한 적용을 보장하기 위해 다양한 분야의 전문가 간의 반복적 협업을 강조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 오믹스와 임상 데이터를 통합하여 감염병에 대한 정밀의학을 향상시키기 위한 AI 주도 전략은 무엇인가?
• RQ2 학제 간 협력이 정밀의학에서의 AI의 강건성과 윤리적 운용을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 통합 접근법을 감염을 넘어 다른 복잡한 질병으로 확장할 수 있는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• AI 기반 예측 모델링은 감염병에 대한 개인화된 개입을 정보화할 수 있다.
• AI 모델을 정교화하고 윤리적 및 강건성 고려를 다루기 위한 다학제 협력이 제안된다.
• 이 접근법은 감염병을 넘어 다른 복잡한 질병에 적용될 잠재력을 가진다.