Undersøgelse viser, hvordan AI kan påvise antibiotikaresistens på så små 30 minutter

En ny undersøgelse offentliggjort i tidsskriftet Nature Medicine har vist, hvordan kunstig intelligens (AI) hurtigt og præcist kan detektere antibiotikaresistens i bakterier, hvilket væsentligt reducerer den tid, der kræves til diagnosticering. Undersøgelsen, udført af forskere ved University of California, San Francisco (UCSF), har potentialet til at revolutionere diagnosticering og behandling af bakterielle infektioner, hvilket gør det muligt for sundhedspersonale at levere mere målrettede og effektive behandlinger.

Forskerholdet, ledet af Dr. Charles Chiu, udviklede en AI-algoritme, der analyserer DNA-sekventeringsdata fra bakterieprøver for at identificere genetiske markører forbundet med antibiotikaresistens. Ved at bruge maskinlæringsteknikker blev algoritmen trænet på et stort datasæt af bakterielle genomer og antibiotikaresistensprofiler. Denne træning gjorde det muligt for AI at genkende mønstre og lave præcise forudsigelser om antibiotikaresistens i nye bakterieprøver.

I deres undersøgelse testede forskerne deres AI-algoritme på over 1.000 kliniske prøver fra patienter med bakterielle infektioner. Resultaterne viste, at AI-algoritmen kunne detektere antibiotikaresistens med høj sensitivitet og specificitet. Navnlig var AI i stand til at identificere antibiotikaresistens på så lidt som 30 minutter sammenlignet med traditionelle metoder, der kan tage dage eller endda uger.

Denne hurtige påvisning af antibiotikaresistens er afgørende for at optimere patientbehandlingen. Ved hurtigt at identificere de specifikke antibiotika, som en bakterie er resistent over for, kan sundhedsudbydere ordinere passende antibiotika og tilpasse behandlingsplanerne i overensstemmelse hermed, hvilket sikrer, at patienterne får de mest effektive behandlinger lige fra starten. Dette forbedrer ikke kun patienternes resultater, men hjælper også med at bekæmpe den voksende trussel om antimikrobiel resistens på verdensplan.

Den AI-baserede diagnostiske tilgang udviklet i denne undersøgelse har flere fordele i forhold til traditionelle metoder. Det er hurtigere, mere præcist og kan automatiseres, hvilket reducerer byrden på kliniske laboratorier og muliggør tidligere indgreb. Derudover kan AI-algoritmen løbende trænes og opdateres med nye data, hvilket sikrer, at den forbliver opdateret med det udviklende landskab af antibiotikaresistens.

Forskerne forestiller sig at integrere deres AI-teknologi i klinisk praksis, potentielt gennem diagnostiske platforme eller point-of-care-enheder. Dette ville give mulighed for hurtig testning af antibiotikaresistens direkte på hospitaler, klinikker eller endda fjerntliggende sundhedsmiljøer. Ved at levere information i realtid om antibiotikaresistens kan AI-drevet diagnostik hjælpe klinikere med at træffe informerede beslutninger om patientbehandling, i sidste ende forbedre kvaliteten af ​​behandlingen og bevare effektiviteten af ​​antibiotika for fremtidige generationer.