Auf dem Weg zu nachhaltigen Diagnosen für Candida albicans: die Rolle der künstlichen Intelligenz in der analytischen Chemie von der Datenverarbeitung bis hin zu Python-basierten Bewertungsmetriken für Blaufärbung und Rotfärbung

Key Points

• Ziel ist es, die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Verbesserung von Diagnosemethoden für Candida albicans zu erforschen.
• Auswertung von achtzehn Diagnosetechniken für Candida albicans.
• Verwendung von Python-basierten Werkzeugen für die analytische Bewertung.
• Einsatz von BAGI- und RAPI-Metriken innerhalb eines Nachhaltigkeitsrahmens.
• Systematische Vergleich der Diagnosetechniken demonstriert.
• Techniken mit den Prinzipien von GAC und WAC in Einklang gebracht.