Medical AI across Data Regimes to Promote Proactive Health.

چکیده اصلی

IMPORTANCE: Proactive health has emerged as a transformative paradigm in modern public health, shifting the traditional emphasis from episodic, reactive care toward continuous, anticipatory, and preventive health management. This shift is both timely and necessary in the context of rising chronic disease burdens, aging populations, and increasing demands on healthcare systems. Understanding how advances in medical data and artificial intelligence (AI) underpin this transition is essential for guiding future research and practice. HIGHLIGHTS: This review synthesizes the evolution of proactive health alongside major developments in medical data regimes and AI technologies. The progression of medical AI is characterized across 4 data regimes, including sparse-data, small-data, big-data, and the emerging full-data era characterized by large-scale multimodal data integration. In tandem, AI methodologies have advanced from early expert systems built on rule-based knowledge engineering to contemporary large multimodal models capable of unifying diverse healthcare data streams. These technological and data-centric breakthroughs are reshaping proactive health practices across multiple domains, from decentralized health monitoring, risk-adaptive screening, dynamic and responsive treatment, virtual rehabilitation and digital health intervention, to construction of integrated medical and health services. CONCLUSIONS: Despite these advancements, marked technical and ethical challenges remain, limiting the translation of proactive health into routine clinical practice. Addressing these issues will be essential for realizing the full potential of proactive health and enabling future public health systems that are more anticipatory, efficient, and equitable.

ترجمه فارسی چکیده

سلامت پیشگیرانه، یک پارادایم تحول‌آفرین در سلامت عمومی مدرن است که تمرکز سنتی از مراقبت‌های واکنشی و پراکنده به مدیریت مداوم، پیش‌بینانه و پیشگیرانه تغییر می‌دهد. این تغییر در زمینه افزایش بار بیماری‌های مزمن، جمعیت‌های مسن و تقاضاهای در حال افزایش بر سیستم‌های مراقبتی ضروری است. درک اینکه چگونه پیشرفت‌های داده‌های پزشکی و هوش مصنوعی (AI) این انتقال را پشتیبانی می‌کنند، برای هدایت تحقیقات و عمل آینده ضروری است. این مرور، تکامل سلامت پیشگیرانه همراه با توسعه‌های مهم در انواع داده‌های پزشکی و فناوری‌های AI را ترکیب می‌کند. پیشرفت AI پزشکی در چهار نوع داده طبقه‌بندی شده است: داده‌های ناقص، داده‌های کم، داده‌های بزرگ و عصر داده‌های کامل که با ادغام داده‌های چندوجهی در مقیاس بزرگ مشخص می‌شود. همزمان، روش‌های AI از سیستم‌های خبره مبتنی بر قوانین به مدل‌های چندوجهی بزرگ مدرن پیشرفت کرده‌اند که قادر به یکپارچه‌سازی جریان‌های متنوع داده‌های مراقبتی هستند. این شکست‌های فناورانه و متمرکز بر داده، عملکردهای سلامت پیشگیرانه را در حوزه‌های مختلف، از نظارت سلامت غیرمتمرکز، غربالگری تطبیقی ریسک، درمان پویا و واکنشی، تا بازتوانی مجازی و ساخت خدمات سلامت و پزشکی یکپارچه، تغییر داده است. با وجود این پیشرفت‌ها، چالش‌های فنی و اخلاقی مشخص باقی مانده است که ترجمه سلامت پیشگیرانه به عملکرد بالینی معمول را محدود می‌کند. حل این مشکلات برای تحقق پتانسیل کامل سلامت پیشگیرانه و ایجاد سیستم‌های سلامت عمومی آینده‌نگر، کارآمد و عادلانه ضروری است.

متن کامل اصلی