Обзор

Искусственный интеллект в исследованиях детской аллергии

Artificial intelligence in pediatric allergy research

European Journal of Pediatrics
10.1007/s00431-024-05925-5
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 1.14FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 7 · Ссылки: 189 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 3 · 2025: 2

Аннотация

Без рубрики: Атопический дерматит, пищевая аллергия, аллергический ринит и астма относятся к наиболее распространённым заболеваниям детского возраста. Это гетерогенные заболевания, которые могут развиваться одновременно и характеризуются сложными взаимосвязями с другими заболеваниями, а также факторами окружающей среды и наследственности. Выявление этих взаимосвязей посредством определения клинически различимых групп и факторов риска, на которые можно воздействовать, позволит лучше понять заболевания, усовершенствовать ведение пациентов и принести пользу обществу, а также больным и их семьям. Искусственный интеллект (ИИ) — перспективный инструмент в этом контексте, позволяющий выявлять значимые закономерности в сложных массивах данных. В многочисленных исследованиях в области детской аллергологии ИИ уже применяется и продолжает применяться преимущественно для характеристики эндотипов и фенотипов заболеваний, а также разработки моделей прогнозирования исходов заболеваний в будущем. Однако в большинстве случаев используются относительно простые данные из одного источника, например анкет. Кроме того, методологические подходы и описание результатов часто недостаточны. В этом обзоре представлено практическое руководство по проведению исследований детской аллергии с применением ИИ, включающее (1) введение в основные понятия и методы ИИ, (2) схему построения аналитического процесса — от выбора переменных до интерпретации результатов и (3) обзор распространённых ошибок и способов их устранения. Кроме того, рассмотрены современное состояние применения ИИ в исследованиях детской аллергии, а также соответствующие последствия и перспективы дальнейшего развития.

Выводы: Решения на основе ИИ, несомненно, преобразят исследования детской аллергии, о чём свидетельствуют многообещающие результаты и инновационные технические решения. Однако для полной реализации потенциала ИИ необходимы методологически строгие исследования с применением более совершенных методов и более информативных данных.

Что известно: • Аллергические заболевания у детей распространены и гетерогенны, приводят к значительной заболеваемости и существенным социальным издержкам. • ИИ быстро развивается и всё шире применяется в различных областях медицины и научных исследований.

Что нового: • Опубликованы многообещающие примеры применения ИИ в детской аллергологии, однако внедрение этих методов в данной области в значительной степени отстаёт от других направлений, особенно в отношении использования современных алгоритмов и неструктурированных данных. Кроме того, недостаточное описание вычислительных методов затрудняет обобщение доказательств и критическую оценку результатов. • Не хватает многоцентровых исследований с применением мультиомных подходов и информативных неструктурированных данных, а также алгоритмов глубокого обучения; вероятно, именно они позволят получить наиболее значимые открытия.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры и база международных клинреков по педиатрии.