На пути к устойчивой диагностике Candida albicans: роль искусственного интеллекта в аналитической химии — от обработки данных до Python-метрик оценки синевы и красноты

Диагностика включает (i) точное выявление патогена, (ii) высокопроизводительную обработку данных и (iii) оценку аналитических методов. В совокупности эти три измерения формируют интегрированную аналитическую архитектуру, обозначаемую в настоящей работе как диагностическая триада Candida. В рамках направлений выявления и обработки данных последние достижения в области искусственного интеллекта, особенно сверточные нейронные сети, стратегии трансферного обучения и гибридные модели машинного обучения, значительно повысили чувствительность, селективность и интерпретируемость аналитических результатов, получаемых из сложных биологических матриц. Однако наиболее отличительная особенность предлагаемой концепции связана с третьим направлением, а именно с оценкой методов, где инструменты с открытым исходным кодом на базе Python обеспечивают полностью автоматизированную, количественную и воспроизводимую оценку диагностических методов в соответствии с принципами зеленой аналитической химии (GAC) и белой аналитической химии (WAC). На основе систематического рассмотрения восемнадцати современных диагностических методик, применяемых к клинически значимым матрицам, включая кровь, мочу и вагинальные образцы, в обзоре показано, как программные аналитические инструменты на базе Python, такие как индекс степени применимости синего (Blue Applicability Grade Index, BAGI) и индекс аналитической эффективности красного (Red Analytical Performance Index, RAPI), формируют математически прозрачный и ориентированный на принятие решений рабочий процесс для сравнительной оценки методов. Эта единая концепция способствует доказательному выбору и оптимизации диагностических стратегий, которые не только обладают аналитической надежностью, но и являются практически применимыми и экологически ответственными. Разработанная диагностическая триада Candida с поддержкой Python представляет собой доказательную дорожную карту для выбора и оптимизации диагностических стратегий, сочетающих аналитическую надежность, практическую осуществимость и экологическую устойчивость, тем самым способствуя достижению целей устойчивого развития ООН 3 и 9.