构建AI-dNAAT融合新范式：首部系统性框架综述发布，绘制分子诊断智能升级路线图

主要观点总结

本文介绍了数字核酸扩增检测（dNAAT）在分子诊断领域的重要性，特别是在传染病监测、癌症早筛、环境微生物检测等场景中的应用。文章重点介绍了香港中文大学袁武课题组、何浩培课题组与广东省智能科学与技术研究院徐明坤团队在dNAAT领域的最新研究成果。他们提出了一个涵盖五大核心环节的AI赋能dNAAT工作流框架，并围绕这一结构展开深入探讨。该综述文章旨在通过结构性框架梳理和跨学科技术整合，为dNAAT的发展提供理论支撑与实践指引。

关键观点总结

关键观点1: dNAAT成为分子诊断领域的关键推动力量，但面临图像数据智能解读和诊断流程系统集成的挑战。

香港中文大学袁武课题组等团队发表的综述文章《From Droplets to Diagnosis: AI-Driven Imaging and System Integration in Digital Nucleic Acid Amplification Testing》首次提出并系统化定义了AI赋能的dNAAT工作流框架，包括样本准备、反应划分、扩增、检测与分析五大阶段。

关键观点2: AI在dNAAT中的应用解决了图像解读和系统集成的部分问题，但仍面临训练数据多样性、模型解释性和透明度等挑战。

该团队系统梳理了AI在dNAAT荧光图像解读中的演进路径，包括基础视觉模型在dNAAT领域的早期应用，以及硬件平台的发展路径。此外，该团队还探讨了AI算法与硬件平台的协同工作，以提升整体流程的自动化、可重复性与多样性适应能力。

关键观点3: 团队强调未来dNAAT与AI结合需要解决的核心问题，包括训练数据的泛化能力、模型的解释性与透明性以及设备标准化等问题。

该团队提出了多种潜在解决路径，如构建多样化训练集、实现跨中心数据共享而不泄露隐私以及引入可解释性AI模块等。

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