KI verändert die Erkennung antibiotikaresistenter Bakterien: Fortschritt durch das EUCAST-GPT-Expertensystem.

BerlinWissenschaftler der Universität Zürich haben einen bedeutenden Fortschritt im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen mithilfe von künstlicher Intelligenz erzielt. Unter der Leitung von Professor Adrian Egli untersuchte das Team, wie GPT-4, ein fortschrittliches KI-Modell von OpenAI, bei der Analyse wichtiger Labortests zur Identifizierung antibiotikaresistenter Bakterien unterstützen kann. Diese neue Anwendung der KI trägt dazu bei, ein großes weltweites Problem zu lösen, indem sie den Diagnoseprozess schneller und präziser gestaltet.

Die Forscher entwickelten ein System namens "EUCAST-GPT-expert", das strenge europäische Richtlinien befolgt. Durch Tests an zahlreichen Bakterienproben bewiesen sie, dass das System in der Lage ist, Resistenzen genau zu identifizieren. Hier sind die möglichen Vorteile der Nutzung von KI bei der Testung auf Antibiotikaresistenzen:

Geschwindigkeit: KI wertet Testergebnisse schneller aus als menschliche Experten. Standardisierung: Der Einsatz von KI verringert die Variabilität in der Interpretation von Testergebnissen. Unterstützende Rolle: KI dient als ergänzendes Werkzeug zur menschlichen Expertise.

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KI-Tools bieten vielversprechende Möglichkeiten, haben jedoch auch ihre Grenzen. Sie könnten Bakterien fälschlicherweise als resistent einstufen und damit notwendige Behandlungen verzögern. Dies verdeutlicht, warum menschliche Experten neben der KI-Diagnostik weiterhin unverzichtbar sind. KI kann komplexe Daten rasch verarbeiten, was auf eine Zukunft hindeutet, in der Routineuntersuchungen viel schneller ablaufen könnten, um Infektionen rechtzeitig zu behandeln.

KI wird im Gesundheitswesen immer häufiger eingesetzt, insbesondere um schwierige Probleme wie die Antibiotikaresistenz anzugehen. Mit der weltweiten Zunahme dieser Resistenz könnten derzeitige Diagnosemethoden nicht mehr ausreichen. KI kann dazu beitragen, dass mikrobiologische Labore effizienter, präziser und konsistenter arbeiten.

Es ist erforderlich, die KI-Werkzeuge weiterzuentwickeln und deren derzeitige Mängel zu beheben, um eine schnelle und präzise Diagnose der Antibiotikaresistenz zu ermöglichen. Mit der Verbesserung dieser Werkzeuge könnten sie weltweit dazu beitragen, die Verbreitung von Resistenzen einzudämmen und die Wirksamkeit der vorhandenen Antibiotika zu erhalten. Diese Studie stellt einen bedeutenden Fortschritt im Einsatz von Technologie zur Förderung der globalen Gesundheit dar.