Advancing personalised and precision medicine through artificial intelligence: Current insights and future directions
Notice bibliographique
Résumé
The convergence of artificial intelligence (AI) and precision medicine is transforming healthcare by introducing a patient-centred, data-driven approach to treatment. Precision medicine, which tailors medical care based on individual characteristics, addresses the complexity and heterogeneity of diseases. The integration of AI into this field has unlocked unprecedented potential for enhancing disease management and advancing personalised care. AI leverages extensive datasets, including genomic sequences, clinical records and molecular profiles, to identify patterns and predict outcomes with remarkable accuracy. Its capabilities extend beyond automation, functioning as a critical tool for informed clinical decision-making. By analysing complex molecular data, AI enhances diagnostic precision through the detection of subtle biomarkers and anomalies frequently overlooked by traditional methods. Machine learning-powered predictive analytics further empower clinicians by forecasting disease progression and guiding treatment personalisation. Practical applications of AI-driven precision medicine are already evident in clinical settings. From diagnosing rare genetic disorders to optimising drug therapies based on genetic profiles, AI is fundamentally reshaping patient care. However, critical challenges, including ethical considerations, data privacy and the need for transparent algorithms, persist. This review examines the synergistic relationship between AI and precision medicine, highlighting ongoing research, technological innovations and interdisciplinary collaboration. Together, these advancements herald a transformative era in healthcare, paving the way for highly personalised and effective therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».