Diretrizes da EAACI sobre ciência ambiental em doenças alérgicas e asma – Aproveitando inteligência artificial e aprendizado de máquina para desenvolver um modelo de causalidade em exposômica

As doenças alérgicas e a asma estão intrinsecamente ligadas ao ambiente em que vivemos e aos padrões de exposição. A abordagem integrada para entender os efeitos das exposições no sistema imunológico inclui a coleta contínua de dados complexos e em grande escala. Isso requer métodos sofisticados para aproveitar ao máximo o que esses dados podem oferecer. Aqui discutimos o progresso e a promessa adicional de aplicar abordagens de inteligência artificial e aprendizado de máquina para ajudar a desbloquear o poder de conjuntos de dados ambientais complexos na elaboração de modelos de causalidade de exposição e intervenção. Discutimos uma variedade de paradigmas e modelos relevantes de aprendizado de máquina, incluindo a maneira como esses modelos são treinados e validados, juntamente com exemplos de aprendizado de máquina aplicados a doenças alérgicas no contexto de exposições ambientais específicas, assim como tentativas de vincular essas correntes de dados ambientais ao exposoma representativo completo. Também discutimos a promessa da inteligência artificial na medicina personalizada e as abordagens metodológicas para a saúde, com o objetivo final de melhorar a saúde pública.