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Artificial intelligence for personalized nanomedicine; from material selection to patient outcomes

纳米医学 多学科方法 纳米载体 医疗保健 个性化医疗 纳米工程 纳米技术 医学 计算机科学 药物输送 材料科学 生物信息学 社会学 纳米颗粒 生物 经济 经济增长 社会科学
作者
Hirak Mazumdar,Kamil Reza Khondakar,Suparna Das,Anja Harder,Ajeet Kaushik
出处
期刊:Expert Opinion on Drug Delivery [Taylor & Francis]
被引量:40
标识
DOI:10.1080/17425247.2024.2440618
摘要

Applying artificial intelligence (AI) to nanomedicine has greatly increased the production of specially engineered nanoscale materials for tailored medicine, marking a significant advancement in healthcare. With the use of AI, researchers can search through massive databases and find nano-properties that support a range of therapeutic objectives, eventually producing safer, customized nanomaterials. AI analyzes patient data, including clinical and genetic information, to predict results for individualized care and makes recommendations for therapy improvement. Furthermore, AI logically creates nanocarriers that give precise and controlled drug release patterns that optimize therapeutic advantages and minimize undesirable side effects. Even though AI has a lot of potential for nanomedicine, there are still issues including data integration techniques, moral dilemmas, and the requirement for governmental backing. Future developments in AI tools and multidisciplinary cooperation between scientists with expertise in biological sciences and nanoengineering are essential for individualized nanomedicine. Together, these disciplines can propel advancements in AI and precision medicine, contributing to the ultimate objective—a future in which AI and nanomedicine combine to provide really individualized healthcare. The authors of this editorial encourage the use of AI in nanomedicine and call on scientists, physicians, and legislators to acknowledge its potential to transform patient care and treatment.
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