Персонализированные решения в области здравоохранения на основе больших данных и генеративного искусственного интеллекта в геномной диагностике
Personalized Health Care Decisions Powered By Big Data And Generative Artificial Intelligence In Genomic Diagnostics
2021-01-01
SCID: 54.1/33jmckje
Discuss with AI
большие данныегенеративный искусственный интеллектгеномная диагностикаперсонализированная медицинаточное здравоохранение
Figures from the paper
Abstract (AI)
Геномная диагностика является важным инструментом принятия клинических решений, поскольку заболевания могут возникать вследствие изменений в определённых участках генома, особенно если такие заболевания встречаются редко. Геномные данные по своей природе сложны и масштабны, что повышает общую потребность в современных системах поддержки принятия решений. Дальнейшая цифровизация данных и геномов в сочетании с усилиями по устранению пробелов в сборе данных приводит к формированию огромных многомерных наборов данных в этой области. В целом, при условии добровольного предоставления пациентами, большая часть этих данных относится к состоянию здоровья. Новые, ранее недостаточно изученные, но быстро развивающиеся технологии, включая генеративный искусственный интеллект, открывают беспрецедентные возможности для автоматизации сложного и длительного исследовательского анализа данных. Практически значимые сведения о здоровье, которые могут генерироваться и интерпретироваться пациентами с возрастающей уверенностью на основе их любимых или надёжных цифровых увлечений, не связанных с медициной, способны более реалистично изменить поведение в отношении здоровья. Постоянно растущая доступность данных, увеличение объёмов данных метаболомики, протеомики, эпигеномики и других «омиксных» дисциплин, а также достижения биотехнологии и искусственного интеллекта, особенно в области вычислительной биологии и биоинформатики, проложат путь к по-настоящему персонализированной медицине в геномной диагностике. Интеграция больших объёмов данных посредством комплексных персонализированных систем в процесс принятия индивидуальных решений о здоровье может коренным образом изменить поведение в отношении здоровья, обеспечивая прецизионное здравоохранение на всех уровнях медицинской помощи: профилактике, выявлении, лечении и последующем наблюдении. Ожидая, что в ближайшем будущем станет доступна по-настоящему ориентированная на пациента геномная диагностика, люди должны будут решить, насколько глубоко они хотят осознавать особенности своего организма и состояния здоровья.
Key Findings
1
Генеративный искусственный интеллект способен автоматизировать сложный и длительный исследовательский анализ расширяющихся геномных, медицинских и мультиомных данных.
2
Геномная диагностика требует сложных систем поддержки принятия решений, поскольку геномные изменения могут вызывать заболевания, а геномные данные являются сложными, большими и многомерными.
3
Интеграция геномных, метаболомных, протеомных, эпигеномных, биотехнологических и искусственно-интеллектуальных данных может обеспечить персонализированное точное здравоохранение для профилактики, выявления, лечения и последующего наблюдения.
4
Пациент-ориентированная геномная диагностика потребует от людей самостоятельно определять, насколько много информации о своем организме и здоровье они хотят получать.
5
Понятные пациентам практические выводы, полученные из доверенных цифровых активностей, могут способствовать более здоровому поведению и активному участию пациентов в принятии медицинских решений.
Research Object
Принятие персонализированных медицинских решений в геномной диагностике с использованием больших данных и генеративного искусственного интеллекта
Research Subject
Интеграция и интерпретация многомерных геномных и других омиксных данных для получения практически применимых, ориентированных на пациента выводов в поддержку решений в области точного здравоохранения на этапах профилактики, выявления, лечения и последующего наблюдения
Publication Details
Publication Date
2021-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
45
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest