Recent progress and applications of gold nanotechnology in medical biophysics using artificial intelligence and mathematical modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this topical review, we will explore and challenge how artificial intelligence (AI) and mathematical modeling apply towards the future in medical applications, focusing on their interactions with gold nanotechnology. There have been rapid advancements towards the applications of AI and mathematical modeling in medical biophysics. These specific techniques help to improve studies related to nanoscale technology. Many works have been published in relation to this topic; it is now time to collectively analyze and review them to assess the contributions these applications made within nanotechnology. Through this review, both theoretical and clinical data is examined for a fresh and present-day understanding. Observations of set parameters and defined equations through AI and mathematical modeling are made to help give explanation towards variable interaction. This review focuses on gold nanoparticle synthesis and preparation via the Turkevich and Brust and Schiffrins one-pot method. From this, findings show that gold nanoparticle size, shape, and overall functionality affect its synthetic properties. Depending on the characteristics within the gold nanoparticle, its ability to maximize light absorbency, wavelengths, and optical densities within the particle is limited. Finding an ideal wavelength (dependent on nanoparticle sizing) allows for higher absorbency of light within the nanoparticle itself. Examining the cellular uptake and cytotoxicity within the nanoparticle is done so via transmission electron microscope (TEM) and Fourier transform infrared radiation (FT-IR) spectroscopy. By manipulating AI and stochastic and diagnostic models, nanoparticle efficiency within precision cancer therapy is set to ensure maximal treatment. Set conditions allow ideal tumor treatment planning, where manipulated nano-probes are used in gold nanoparticle-based therapy. Versatility in nanoparticle sensors allow for multimodal imaging and assistance towards further diagnostic and therapeutic imaging practices. Drawn conclusions will help expand further knowledge and growth for future gold nanoparticle technology research in medical biophysics application using AI and mathematical modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».