Personalized Medicine for Cardiovascular Disease Risk in Artificial Intelligence Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background & Motivation:The field of personalized medicine endeavors to transform the healthcare industry by advancing individualized strategies for diagnosis, treatment modalities, and prognostic assessments. This is achieved by utilizing extensive multidimensional biological datasets encompassing diverse components, such as an individual's genetic makeup, functional attributes, and environmental influences. Medical practitioners can use this strategy to tailor early interventions for each patient's explicit treatment or preventative requirements. Artificial intelligence (AI) systems, namely machine learning (ML) and deep learning (DL), have exhibited remarkable efficacy in predicting the potential occurrence of specific cancers and cardiovascular diseases (CVD).Methods:In this comprehensive analysis, we conducted a detailed examination of the term "personalized medicine," delving into its fundamental principles, the obstacles it encounters as an emerging subject, and its potentially revolutionary implications in the domain of CVD. A total of 228 studies were selected using the PRISMA methodology.Findings and Conclusions: Herein, we provide a scoping review highlighting the role of AI, particularly DL, in personalized risk assessment for CVDs. It underscores the prospect for AI-driven personalized medicine to significantly improve the accuracy and efficiency of controlling CVD, revolutionizing patient outcomes. The article also presents examples from real-world case studies and outlines potential areas for future research.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».