精密医療における機械学習とAIの予測モデリングの新興応用

njp Digital Medicineによれば、論説はZorraquin, J., Kvedar, J.C., Bange, M. et al.[1]による「精密医療が統合を必要とすることを示す31編の論文を要約しています」[1]著者らは次のように述べています：「ラボベースの映像分析は正確ですが、費用がかかり、専門的ケアへのアクセスが限定されています。」[1]彼らはさらに、新しいパラダイムは、低リソース環境を含むあらゆる環境に適した小型でモバイル対応のハードウェアに焦点を当てていると付け加えています。[1]論説は以下のことを報告しています：スマートフォンベースのグラフ畳み込みニューラルネットワークは、自宅でパーキンソン病患者の歩行非対称性を評価できるようになりました[1]。また、オープンソースモデルが生の映像を自閉症スペクトラム障害の解釈可能な指標に変換しています[1]。著者らはまた、深層学習を引用しており、リアルタイム超音波病変検出、眼の映像からの非侵襲的血球数推定、心エコー図からの心血管リスク予測が挙げられます[1]。心臓病学では、論説は深層学習がECGから亜臨床的心不全を検出すると述べています[1]。また、トランスフォーマーベースのモデルは、バイアスを削減した通常の医療記録からの転帰予測をさらに改善しています。[1]関連する論文集に関するNatureのページは、これらのテクノロジーが「個人化された、予測的で、かつ参加的なヘルスケアへのシフトを示唆している」と述べています[2]。同じコレクションページは、「倫理的配慮、データプライバシー、および公平なアクセスが重要な課題として残っている」と警告しています[2]