Eur J Pediatr:人工智能在儿童过敏性疾病研究中的应用与挑战
16小时前 liangying MedSci原创 发表于陕西省
人工智能在儿童过敏性疾病研究中的应用前景广阔,已经在表型识别和疾病预测模型等方面取得了一些初步成果。
过敏性皮炎、食物过敏、过敏性鼻炎和哮喘是儿童中常见的过敏性疾病,这些疾病具有异质性,并可能在其发展过程中共存,同时与其他疾病、环境因素及遗传因素呈现复杂的关联。揭示这些复杂的关系,识别临床上可区分的群体和可操作的风险因素,有助于加深对疾病的理解,进而改善临床管理,造福社会和患者家庭。人工智能(AI)作为一种有前景的工具,能够在复杂数据中发现有意义的模式。尽管已有不少研究将AI应用于儿童过敏性疾病,尤其是在表型识别和未来疾病预测模型的开发方面,但大多数研究使用的数据相对简单,且在方法学上存在不足。本研究的目的是为儿童过敏性疾病的AI研究提供实践指导,重点介绍AI概念、技术,以及研究过程中常见的误区和解决方法。
本研究回顾了AI在儿童过敏性疾病研究中的应用,提出了一个构建AI研究管道的蓝图。首先,介绍了AI的基本概念和技术,重点讨论了机器学习(ML)和深度学习(DL)在医疗研究中的应用。然后,系统地讲解了AI研究管道的结构,包括变量选择、数据预处理、模型训练、评估和结果解释等步骤。在数据预处理阶段,强调了特征工程和降维技术,如主成分分析(PCA)和相关性矩阵的使用。接着,分析了不同的机器学习模型,如监督学习、无监督学习及强化学习,并介绍了常见的模型评估方法。在实际应用中,AI的挑战不仅来自数据的质量和复杂性,还包括如何合理设计AI实验以确保结果的可靠性与泛化能力。研究还讨论了如何避免过拟合和欠拟合问题,如何在模型中引入公平性以避免偏差,以及如何通过交叉验证提高模型的稳健性。此外,本研究还提出了AI应用于儿童过敏性疾病的潜在局限性,强调了数据隐私和模型可解释性等问题。
本研究回顾并总结了多项AI在儿童过敏性疾病中的应用案例。许多研究表明,AI在儿童过敏性疾病的表型识别方面具有显著的潜力。例如,某研究通过机器学习算法分析大规模数据集,成功识别出与哮喘相关的特定免疫表型,并建立了预测疾病进展的模型。其他研究则利用无监督学习方法识别了过敏性皮炎患者的不同亚型,并提供了个性化的治疗建议。此外,AI还被广泛用于构建多中心合作平台,通过结合多组学数据(如基因组数据、临床数据和环境数据),提高了疾病预测模型的准确性。例如,一项涉及3000名儿童患者的研究表明,基于AI的哮喘预测模型准确度达到了85%以上,显著高于传统方法。然而,目前大多数研究仍面临数据多样性不足、样本量限制和AI模型的黑箱问题,限制了其应用的普遍性和临床转化。为了克服这些挑战,研究建议采用深度学习算法和大规模、多中心的合作研究,特别是将深度学习与多组学数据相结合,以获得更全面的疾病理解。
机器学习的子领域按学习机制划分
人工智能在儿童过敏性疾病研究中的应用前景广阔,已经在表型识别和疾病预测模型等方面取得了一些初步成果。然而,现有的研究主要局限于较简单的数据源,且方法学上存在一定缺陷。为了充分发挥AI的潜力,未来研究需要更加注重数据的多样性和算法的复杂性,尤其是应加强深度学习和多组学数据的结合。同时,研究者需要克服AI模型的可解释性问题,并解决数据隐私和偏差问题,确保AI应用能够在临床上取得实际效果。
原始出处:
Artificial intelligence in pediatric allergy research. Eur J Pediatr 184, 98 (2025). https://doi.org/10.1007/s00431-024-05925-5
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