Krankheitsverständnis
Der Beitrag „Advocating the Potential of Artificial Intelligence for Syndrome Discovery in Syndromic Surveillance Systems: a Scoping Review“ gibt einen systematischen Überblick darüber, wie Verfahren der Künstlichen Intelligenz derzeit zur Identifikation und Definition von Syndromen in syndromischen Surveillance-Systemen eingesetzt werden. Er beschreibt methodisch das Vorgehen einer Scoping Review, fasst die gefundenen 15 Studien hinsichtlich Datenquellen, verwendeter KI-Techniken und Lernverfahren zusammen und arbeitet zentrale Einschränkungen wie Sprachabhängigkeit, mangelnde Generalisierbarkeit und fehlende offene Daten bzw. Referenzdatensätze heraus. Abschließend werden strategische Empfehlungen formuliert, um durch Standardisierung, offene Wissenschaft und breitere methodische Ansätze die Leistungsfähigkeit und globale Anwendbarkeit KI-gestützter Syndromentdeckung im öffentlichen Gesundheitswesen zu verbessern.
Der Review-Artikel „The expanding role of artificial intelligence in personalised medicine: from innovation to individualized care“ beschreibt die zunehmende Bedeutung von KI in der Präzisionsmedizin. Im Mittelpunkt stehen Anwendungen in Genomik, Onkologie, Diagnostik, Arzneimittelentwicklung und Therapieoptimierung. Die Autoren zeigen, wie Machine Learning, Deep Learning und NLP große Mengen biologischer und klinischer Daten analysieren, um personalisierte Therapien, präzisere Diagnosen und effizientere klinische Studien zu ermöglichen. Gleichzeitig werden Herausforderungen wie Datenschutz, algorithmische Verzerrungen, fehlende Standardisierung und ethische Fragen hervorgehoben. Der Beitrag betont zudem die Bedeutung transparenter Validierung und interdisziplinärer Zusammenarbeit für die sichere Integration von KI in die klinische Praxis.
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