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Artificial Intelligence-Assisted Pathogen Detection: Algorithms, Biosensing Platforms, and Applications
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OA
AI
DOI：10.3390/bios16050267.png)
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摘要
En 中文
快速准确的病原体检测是传染病预防控制、临床诊断治疗和公共卫生监测系统的核心组成部分。尽管传统检测方法已在临床实践中广泛应用，但在检测速度、通量、自动化水平和复杂样本适应性方面仍存在显著局限性。近年来，人工智能（AI）技术通过其特征学习、模式识别和多维数据建模的优势，为病原体检测提供了新的技术路径。本综述的核心贡献在于提出一种新颖的集成分析框架，克服了现有综述通常聚焦单一模态（如仅成像或仅分子诊断）的局限性。基于此框架，本文系统回顾了AI在病原体检测领域的研究进展，重点介绍了机器学习和深度学习算法在分析成像数据、分子诊断数据、传感器信号、显微图像和模态数据方面的典型应用。总结了AI在提升检测灵敏度、特异性、自动化和即时检测能力方面的赋能价值。同时，本文深入探讨了AI辅助病原体检测面临的关键挑战，包括数据标准化、模型泛化、可解释性和临床转化。此外，还展望了未来向智能化、集成化和临床部署应用的发展趋势。本文旨在为人工智能、生物传感和临床医学交叉领域的研究人员和临床医生提供全面参考和发展路线图。
Keyword:
artificial intelligence
pathogen detection
machine learning
deep learning
point-of-care testing
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.6
论文数:
1.2K
被引数:
1.9W
机构
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