Интеграция машинного обучения и искусственного интеллекта в эпидемиологию жизненного цикла: перспективы для общественного здравоохранения
Эпидемиология жизненного цикла представляет собой область исследований, посвящённую изучению долгосрочных последствий биологических, поведенческих и социальных факторов, воздействующих на организм в различные периоды жизни, в контексте развития хронических заболеваний.
Интеграция методов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) в эпидемиологию жизненного цикла предоставляет значительные возможности для углубления нашего понимания сложного взаимодействия биологических, социальных и экологических факторов, определяющих траекторию развития здоровья на протяжении всей жизни. В данной статье обобщаются текущие применения, обсуждаются перспективы, а также предлагаются рекомендации по использованию технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для разработки инновационных решений в области общественного здравоохранения. Методы ML и AI всё чаще применяются в эпидемиологических исследованиях, демонстрируя их способность обрабатывать большие и сложные наборы данных, выявлять сложные закономерности и ассоциации, интегрировать множественные типы данных, повышать точность прогнозирования и совершенствовать методы причинно-следственного анализа.
Тем не менее, успешная интеграция данных технологий сопряжена с рядом трудностей, таких как качество данных, интерпретируемость моделей, предвзятость и конфиденциальность. Для полного раскрытия потенциала машинного обучения и искусственного интеллекта в эпидемиологии необходимо развивать междисциплинарное сотрудничество, разрабатывать стандартизированные рекомендации, содействовать их интеграции в процесс принятия решений в области общественного здравоохранения, уделять внимание точности и инвестировать в обучение и наращивание потенциала. Применение этих технологий для анализа разнообразных наборов данных может привести к получению новых знаний, улучшению прогнозирования риска заболеваний и содействию разработке целенаправленных мер.
