Роль ИИ в анализе мультиомных данных для лечения НМРПЛ:

Интегрированный анализ мультиомных данных, включая геномные, транскрипционные, протеомные, метаболомные и интерактомные данные, стал неотъемлемым для понимания сложных механизмов развития и прогрессирования рака. Использование технологий ИИ, особенно машинного обучения и глубокого обучения, позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных, выявляя закономерности и биомаркеры, которые могут быть упущены традиционными методами. Это приводит к разработке более точных прогностических моделей для персонализированных лечений, таких как иммунотерапия и целевые терапии.

Применение ИИ в медицине: концепции и применения:

ИИ в медицине можно разделить на правилоориентированные и модели машинного обучения. Правилоориентированный ИИ следует заранее определенным инструкциям для нахождения решений, эффективен в простых ситуациях, но ограничен в сложности. Машинное обучение генерирует правила из данных, включая наблюдаемое, ненаблюдаемое и обучение с подкреплением.

Применение ИИ в анализе омных данных и клинической информации:

ИИ, особенно машинное обучение, играет важную роль в анализе омных данных и клинической информации, позволяя врачам предсказывать траектории здоровья из обширных наборов данных. Глубокое обучение, требующее больших наборов данных, часто применяется, хотя модели машинного обучения часто предпочтительнее из-за ограниченной доступности омных данных.

Продвижения в области ИИ и омных данных для раннего выявления НМРПЛ:

НМРПЛ часто диагностируется на поздних стадиях, что снижает выживаемость. Раннее выявление значительно улучшает прогноз, но текущие методы скрининга имеют ограничения. ИИ-системы для диагностики, такие как CADe и CADx, начинают появляться для помощи радиологам в выявлении ранних опухолей легких.

ИИ и молекулярно-целенаправленная терапия в НМРПЛ: будущие направления и вызовы:

Продвижения в области ИИ способствуют открытию селективных ингибиторов для НМРПЛ с действующими мутациями, улучшая точность лечения. Однако остаются вызовы, такие как высокие затраты на разработку, механизмы сопротивления и этические вопросы в области конфиденциальности данных в омных исследованиях.