論文の概要: Beyond Low Earth Orbit: Biomonitoring, Artificial Intelligence, and
Precision Space Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12554v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 05:33:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-25 05:05:20.983261
- Title: Beyond Low Earth Orbit: Biomonitoring, Artificial Intelligence, and
Precision Space Health
- Title（参考訳）: 低地球軌道を超える:バイオモニタリング、人工知能、精密宇宙衛生
- Authors: Ryan T. Scott (1), Erik L. Antonsen (2), Lauren M. Sanders (3), Jaden
J.A. Hastings (4), Seung-min Park (5), Graham Mackintosh (6), Robert J.
Reynolds (7), Adrienne L. Hoarfrost (8), Aenor Sawyer (9), Casey S. Greene
(10), Benjamin S. Glicksberg (11), Corey A. Theriot (12 and 13), Daniel C.
Berrios (1), Jack Miller (1), Joel Babdor (14), Richard Barker (15), Sergio
E. Baranzini (16), Afshin Beheshti (1), Stuart Chalk (17), Guillermo M.
Delgado-Aparicio (18), Melissa Haendel (19), Arif A. Hamid (20), Philip
Heller (21), Daniel Jamieson (22), Katelyn J. Jarvis (9), John Kalantari
(23), Kia Khezeli (23), Svetlana V. Komarova (24), Matthieu Komorowski (25),
Prachi Kothiyal (26), Ashish Mahabal (27), Uri Manor (28), Hector Garcia
Martin (29 and 30 and 31), Christopher E. Mason (4), Mona Matar (32), George
I. Mias (33), Jerry G. Myers, Jr. (32), Charlotte Nelson (16), Jonathan
Oribello (3), Patricia Parsons-Wingerter (34), R. K. Prabhu (35), Amina Ann
Qutub (36), Jon Rask (37), Amanda Saravia-Butler (38), Suchi Saria (39 and
40), Nitin Kumar Singh (41), Frank Soboczenski (42), Michael Snyder (43),
Karthik Soman (16), David Van Valen (44), Kasthuri Venkateswaran (41), Liz
Warren (45), Liz Worthey (46), Jason H. Yang (47), Marinka Zitnik (48),
Sylvain V. Costes (49) ((1) KBR, Space Biosciences Division, NASA Ames
Research Center, Moffett Field, CA, USA., (2) Department of Emergency
Medicine, Center for Space Medicine, Baylor College of Medicine, Houston, TX,
USA., (3) Blue Marble Space Institute of Science, Space Biosciences Division,
NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA., (4) Department of
Physiology and Biophysics, Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA., (5)
Department of Urology, Department of Radiology, Stanford University School of
Medicine, Stanford, CA, USA., (6) Bay Area Environmental Research Institute,
NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA., (7) Mortality Research &
Consulting, Inc., Houston, TX, USA., (8) Universities Space Research
Association (USRA), Space Biosciences Division, NASA Ames Research Center,
Moffett Field, CA, USA., (9) UC Space Health, Department of Orthopaedic
Surgery, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA.,
(10) Center for Health AI, Department of Biochemistry and Molecular Genetics,
University of Colorado School of Medicine, Anschutz Medical Campus, Aurora,
CO, USA., (11) Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai,
Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn School of Medicine at
Mount Sinai, New York, NY, USA., (12) Department of Preventive Medicine and
Community Health, UTMB, Galveston, TX, USA., (13) Human Health and
Performance Directorate, NASA Johnson Space Center, Houston, TX, USA., (14)
Department of Microbiology and Immunology, Department of Otolaryngology, Head
and Neck Surgery, University of California San Francisco, San Francisco, CA,
USA., (15) The Gilroy AstroBiology Research Group, The University of
Wisconsin, Madison, Madison, WI, USA., (16) Weill Institute for
Neurosciences, Department of Neurology, University of California San
Francisco, San Francisco, CA, USA., (17) Department of Chemistry, University
of North Florida, Jacksonville, FL, USA., (18) Data Science Analytics,
Georgia Institute of Technology, Lima, Peru., (19) Center for Health AI,
University of Colorado School of Medicine, Anschutz Medical Campus, Aurora,
CO, USA., (20) Department of Neuroscience, University of Minnesota,
Minneapolis, MN, USA., (21) Department of Computer Science, College of
Science, San Jos\'e State University, San Jose, CA, USA., (22) Biorelate,
Manchester, United Kingdom., (23) Center for Individualized Medicine,
Department of Surgery, Department of Quantitative Health Sciences, Mayo
Clinic, Rochester, MN, USA., (24) Faculty of Dental Medicine and Oral Health
Sciences, McGill University, Montreal, Quebec, Canada., (25) Faculty of
Medicine, Department of Surgery and Cancer, Imperial College London, London,
United Kingdom., (26) SymbioSeq LLC, NASA Johnson Space Center, Ashburn, VA,
USA., (27) Center for Data Driven Discovery, California Institute of
Technology, Pasadena, CA, USA., (28) Waitt Advanced Biophotonics Center,
Chan-Zuckerberg Imaging Scientist Fellow, Salk Institute for Biological
Studies, La Jolla, CA, USA., (29) Biological Systems and Engineering
Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, USA., (30) DOE Agile
BioFoundry, Emeryville, CA, USA., (31) Joint BioEnergy Institute, Emeryville,
CA, USA., (32) Human Research Program Cross-cutting Computational Modeling
Project, NASA John H. Glenn Research Center, Cleveland, OH, USA., (33)
Institute for Quantitative Health Science and Engineering, Department of
Biochemistry and Molecular Biology, Michigan State University, East Lansing,
MI, USA., (34) Low Exploration Gravity Technology, NASA John H. Glenn
Research Center, Cleveland, OH, USA., (35) Universities Space Research
Association (USRA), Human Research Program Cross-cutting Computational
Modeling Project, NASA John H. Glenn Research Center, Cleveland, OH, USA.,
(36) AI MATRIX Consortium, Department of Biomedical Engineering, University
of Texas, San Antonio and UT Health Sciences, San Antonio, TX, USA., (37)
Office of the Center Director, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA,
USA., (38) Logyx, Space Biosciences Division, NASA Ames Research Center,
Moffett Field, CA, USA., (39) Computer Science, Statistics, and Health
Policy, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA., (40) ML, AI and
Healthcare Lab, Bayesian Health, New York, NY, USA., (41) Biotechnology and
Planetary Protection Group, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA, USA.,
(42) SPHES, Medical Faculty, King's College London, London, United Kingdom.,
(43) Department of Genetics, Stanford School of Medicine, Stanford, CA, USA.,
(44) Department of Biology, California Institute of Technology, Pasadena, CA,
USA., (45) ISS National Laboratory, Center for the Advancement of Science in
Space, Melbourne, FL, USA., (46) UAB Center for Computational Biology and
Data Science, University of Alabama, Birmingham, Birmingham, AL, USA., (47)
Center for Emerging and Re-Emerging Pathogens, Department of Microbiology,
Biochemistry and Molecular Genetics, Rutgers New Jersey Medical School,
Newark, NJ, USA., (48) Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical
School, Harvard Data Science, Broad Institute of MIT and Harvard, Harvard
University, Boston, MA, USA., (49) Space Biosciences Division, NASA Ames
Research Center, Moffett Field, CA, USA.)
- Abstract要約: 本稿では,自律的でインテリジェントな精密宇宙保健システムを提案する。
バイオメディカルな状態を監視し、集計し、評価する。
パーソナライズされた有害な健康結果を分析し、予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8838373492847601
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human space exploration beyond low Earth orbit will involve missions of
significant distance and duration. To effectively mitigate myriad space health
hazards, paradigm shifts in data and space health systems are necessary to
enable Earth-independence, rather than Earth-reliance. Promising developments
in the fields of artificial intelligence and machine learning for biology and
health can address these needs. We propose an appropriately autonomous and
intelligent Precision Space Health system that will monitor, aggregate, and
assess biomedical statuses; analyze and predict personalized adverse health
outcomes; adapt and respond to newly accumulated data; and provide preventive,
actionable, and timely insights to individual deep space crew members and
iterative decision support to their crew medical officer. Here we present a
summary of recommendations from a workshop organized by the National
Aeronautics and Space Administration, on future applications of artificial
intelligence in space biology and health. In the next decade, biomonitoring
technology, biomarker science, spacecraft hardware, intelligent software, and
streamlined data management must mature and be woven together into a Precision
Space Health system to enable humanity to thrive in deep space.
- Abstract（参考訳）: 低軌道を超える人類の宇宙探査には、かなりの距離と期間のミッションが伴う。
宇宙の健康リスクを効果的に軽減するためには、データと宇宙の健康システムにおけるパラダイムシフトが地球依存ではなく地球依存を可能にするために必要である。
人工知能と生物学と健康のための機械学習の分野における発展の促進は、これらのニーズに対処できる。
バイオメディカル状態の監視、集計、評価、パーソナライズされた有害な健康結果の分析と予測、新たに蓄積されたデータへの適応と対応、そして個々の深宇宙乗組員に対する予防的、行動可能、タイムリーな洞察、そして乗組員の医療士官への反復的な決定支援を提供する、適切に自律的でインテリジェントな宇宙医療システムを提案する。
本稿では,米国航空宇宙局が主催する,宇宙生物学と健康における人工知能の今後の応用に関するワークショップからの提案について概説する。
今後10年で、バイオモニター技術、バイオマーカー科学、宇宙船ハードウェア、インテリジェントソフトウェア、そして合理化されたデータ管理が成熟し、人類が深宇宙で育つための精密宇宙健康システムに織り込まれなければならない。
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