[论文解读] 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 8

一句话总结

本文提出了一套精密太空健康系统，通过整合连续生物监测、人工智能和自适应数据分析，实现深空任务中无需地球支持的自主健康管理。通过融合实时生理数据与人工智能驱动的预测建模，该系统可为宇航员和任务医疗人员在长时间星际航行期间提供个性化、预防性且可操作的健康洞察。

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.

研究动机与目标

• 解决长期深空任务（超出近地轨道）中对地球独立健康系统的关键需求。
• 克服当前依赖地球的生物医学监测的局限性，实现实时、自主的健康评估与决策支持。
• 将生物监测、人工智能和数据科学的最新进展整合为一个连贯、可扩展的系统，以增强乘员健康韧性。
• 通过在孤立、高风险环境中提供预测性、个性化且可操作的健康洞察，确保任务成功与乘员安全。
• 利用整合的多组学与生理数据，推动空间健康护理从被动应对向主动预防、精准医疗范式转变。

提出的方法

• 开发一种自主的、基于人工智能的系统，通过可穿戴和植入式传感器持续监测多种生理生物标志物。
• 利用机器学习模型分析纵向、多组学和临床数据，实现个性化健康风险预测。
• 实施自适应算法，随着宇航员数据流的持续输入，实时更新健康评估。
• 设计决策支持框架，向乘员医疗人员和个体宇航员提供及时、可操作的建议。
• 将基因组学、代谢组学、蛋白质组学、生命体征和影像等多种数据源整合至统一的健康评估平台。
• 通过边缘计算和适用于资源受限航天器环境的轻量化人工智能模型，确保系统鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能如何实现对深空任务中宇航员的自主、实时健康监测与预测？
• RQ2 在孤立、高辐射环境中，哪些生物监测技术和数据流对于检测生理功能恶化的早期迹象至关重要？
• RQ3 如何训练人工智能模型，在极少依赖地面支持的情况下提供个性化、可操作的健康洞察？
• RQ4 何种系统架构可确保在长期、资源受限的太空任务中具备可靠性、安全性和适应性？
• RQ5 如何实现精密太空健康系统从依赖地球支持到自主运行的运营模式转变？

主要发现

• 全面的、基于人工智能的精密太空健康系统对于实现安全、长期的人类深空探索（超出近地轨道）至关重要。
• 将连续生物监测与机器学习相结合，可在临床症状显现前早期发现不良健康趋势。
• 通过实时分析多组学和生理数据流，该系统可支持个性化风险预测。
• 自适应人工智能模型可随着新数据的积累动态更新健康评估与建议，确保其相关性与响应性。
• 所提出的框架通过支持乘员医疗人员在轨自主决策，减少了对地球支持的依赖。
• 未来十年内，必须同步推进生物标志物科学、人工智能和数据管理技术的发展，以实现此类系统的实际部署。