Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в прогнозировании и борьбе с антимикробной резистентностью

Антимикробная резистентность (АМР) представляет собой серьезную угрозу глобальному общественному здравоохранению. В настоящем обзоре обобщены данные о потенциальной роли искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/МО) в снижении масштабов АМР. Обучение с учителем, обучение без учителя, глубокое обучение, обучение с подкреплением и обработка естественного языка относятся к основным инструментам, используемым в этой области. Модели ИИ/МО могут использовать различные источники данных, включая клиническую информацию, геномные последовательности, данные о микробиоме и эпидемиологические данные, для прогнозирования вспышек АМР. Хотя ИИ/МО являются относительно новыми областями, многочисленные тематические исследования предоставляют убедительные доказательства их успешного применения для более точного прогнозирования вспышек АМР. Эти модели могут способствовать открытию новых противомикробных препаратов, репозиционированию существующих лекарственных средств и разработке комбинированной терапии посредством анализа их молекулярных структур. Кроме того, клинические системы поддержки принятия решений на основе ИИ могут в режиме реального времени помогать медицинским работникам, повышая качество назначения антибиотиков. В обзоре также показано, как ИИ может совершенствовать надзор за АМР, анализировать тенденции устойчивости и обеспечивать раннее выявление вспышек. Однако сохраняются такие проблемы, как этические вопросы, конфиденциальность данных и систематические смещения моделей; тем не менее постоянное развитие новых методологий позволяет ИИ/МО играть значительную роль в борьбе с АМР.