引言
近年来，人工智能（AI）技术已在各个领域广受欢迎。人工智能在1956年的达特茅斯会议上被正式定义。随着时间推移，它迅速发展，现已涵盖一系列技术，尤其是机器学习（ML），用于从数据中学习并做出预测。在伦理边界内正确实施AI/ML技术有可能彻底改变研究人员管理多模态数据高维度和异质性的方式。精准医学旨在提供个性化治疗，并利用创新的AI/ML方法促进多模态数据分析，以了解疾病机制并发现重要的数字生物标志物和风险因素，这些可用于预防和预测复杂疾病。
《科学报告》（Scientific Reports）推出了"人工智能与精准医学"特刊，收录了涵盖诊断、预后和治疗等广泛主题的原创研究。该特刊中的出版物包括分子、病理或数字生物标志物验证、个性化药物筛选、生物医学大数据处理和医疗数据管理的算法开发、AI辅助决策和风险因素预测。
本文重点介绍了该特刊报道的一些值得注意且有影响力的AI/ML技术，包括应用于心房颤动（AF）风险、妊娠和冠心病、缺血性中风、感染、糖尿病视网膜病变、1型糖尿病血糖预测、间质葡萄糖、急性胰腺炎严重程度、复发以及皮肤癌检测的异构数据分析和预测。
在"根据机器学习预测的心房颤动风险评估主动脉瓣狭窄的发生率和严重程度"一文中，Younis等人研究了心房颤动新型检测的未来创新，以预测主动脉瓣狭窄（AS）的发生。他们分析了超过40万份AS患者的初级医疗电子健康记录，以检验风险评分与AS严重程度和发生率的关系。此外，作者报告了AS严重程度的超声心动图参数增加与显著风险相关。
在"基于住院数据开发的感染预测模型在控制数据集偏移时可利用可穿戴设备数据预测院外COVID-19感染"一文中，Feng等人专注于使用医院和可穿戴设备数据集在无约束的真实环境中监测感染。他们开发的感染预测模型有助于从可穿戴生理监测中检测COVID-19感染的早期迹象。
在"亚急性期缺血性中风病变分割的自动化深度U-Net模型"一文中，Ruthra和Bevi提出了一种多路径残差U-Net架构，用于流体衰减反转恢复磁共振成像中的亚急性缺血性中风病变分割，解决了阻碍临床转化的显著限制。尽管所用数据集基于相对较小的样本量（n=28），但他们解决了切片级验证的局限性，并提供了更可靠和可推广的结果。
在"整合非线性Radon变换用于糖尿病视网膜病变分级"一文中，Mohsen等人提出了一种多表示深度学习方法，将基于RadEx的正弦图与原始眼底图像整合，用于糖尿病视网膜病变检测和严重程度分级。作者在本研究中使用了两个不同的数据集（APTOS-2019和DDR），并得出结论：通过捕捉复杂的非线性模式和分布视网膜病变，RadEx正弦图可以提供有价值的判别信息。
在"使用元学习与双向长短期记忆-Transformer混合模型进行1型糖尿病个性化血糖预测"一文中，Moon等人介绍了双向LSTM-Transformer与模型无关元学习（BiT-MAML），这是一种用于1型糖尿病（T1D）患者个性化血糖预测的混合模型。他们分析了OhioT1DM 2018数据集，并提出了细致且重要的发现，并进行了透明的解释。他们的方法在平均预测准确性上优于公认模型，并突出了不同个体之间的显著性能差异。
在"使用可穿戴设备和机器学习预测健康个体间质葡萄糖的数字生物标志物"一文中，Huang等人旨在识别非侵入性传感器模态，用于实时预测间质葡萄糖（IG）值，而无需依赖耗时的自我记录。作者利用Big-ideas-glycemic-wearable数据集，报告称皮肤温度、体温、血容量脉搏、皮肤电活动和心率与IG变化有显著相关性。然而，这些相关性复杂且非线性，表明目前单一模态无法准确捕捉葡萄糖反应。
在"基于液态神经网络构建急性胰腺炎严重程度预测模型"一文中，Cao等人主要致力于开发液态神经网络模型，以预测急性胰腺炎（AP）的严重程度。作者创建了包含732名AP患者的数据库，分析以识别显著特征，并验证了该模型在临床预测AP严重程度方面的潜力。
在"通过卷积自动编码器和聚类使用可穿戴数据预测精神病患者复发"一文中，Yan等人应用了一种无监督异常检测方法，仅从生理信号分析异常模式，用于个性化复发预测，包括用户的线性和角加速度、心率和RR（R峰到R峰）间期、睡眠和步数。通过比较睡眠和清醒时间获得的数据，作者发现与复发相关的行为模式在大多数患者睡眠期间更容易区分，并强调可以使用睡眠期间收集的数据检测和预测异常。
在"基于机器学习算法的高风险妊娠预测"一文中，Pi等人实现了多层感知器模型以及逻辑回归、决策树、随机森林、极端梯度提升和支持向量机，使用孕妇健康风险数据集（n=1014）预测高风险妊娠。报告的妊娠风险预测准确率为91%。
在"微调卷积神经网络参数对皮肤癌检测的影响"一文中，Unnisa等人展示了参数变化如何影响卷积神经网络模型的性能结果，并确定了在皮肤癌检测中实现显著准确性的最优值。
这一重要特刊的潜在影响将有助于加速我们在多样化人群中发现新型生物标志物和预测复杂疾病的进展。此外，它还将支持具有不同背景的研究人员和临床医生了解AI/ML方法在提供个性化治疗方面的作用和影响。值得注意的是，该特刊中的许多研究都分享了它们的代码，我们相信这将支持该领域的透明度、可重复性和长期进展。
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