AI transformeert detectie van antibioticaresistentie: snellere en nauwkeurigere diagnoses met GPT-4

AmsterdamWetenschappers van de Universiteit van Zürich hebben een belangrijke stap gezet in de strijd tegen antibioticaresistentie door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie. Onder leiding van professor Adrian Egli onderzocht het team hoe GPT-4, een geavanceerd AI-model van OpenAI, kan helpen om belangrijke laboratoriumtests te begrijpen voor het opsporen van antibioticaresistente bacteriën. Deze nieuwe toepassing van AI draagt bij aan de oplossing van een groot wereldwijd probleem door het diagnoseproces sneller en nauwkeuriger te maken.

De onderzoekers ontwikkelden een systeem genaamd "EUCAST-GPT-expert" dat strikte Europese richtlijnen volgt. Door het systeem te testen op vele bacteriële monsters, toonden ze aan dat het weerstandmechanismen nauwkeurig kan identificeren. Hier zijn de mogelijke voordelen van het gebruik van AI bij het testen van antibioticaresistentie:

• Snelheid: AI kan testresultaten sneller analyseren dan menselijke experts.
• Standaardisatie: Door AI toe te passen wordt de variabiliteit in testinterpretaties verminderd.
• Ondersteunende rol: AI werkt als een aanvullend instrument naast menselijke deskundigheid.

De AI-tool heeft potentie, maar kent ook beperkingen. Het kan bacteriën ten onrechte als resistent bestempelen, wat mogelijk de noodzakelijke behandelingen vertraagt. Dit onderstreept waarom menselijke deskundigen onmisbaar blijven bij AI-diagnoses. AI kan snel complexe gegevens verwerken, wat wijst op een toekomst waarin routinematige controles veel sneller kunnen verlopen en infecties tijdig behandeld worden.

Lees ook:

Gisteren · 22:08

AI als bruggenbouwer: Besluitvorming die mensen verenigt

AI wordt steeds vaker ingezet in de gezondheidszorg, vooral om uitdagende problemen zoals antibioticaresistentie aan te pakken. Naarmate deze resistentie wereldwijd toeneemt, kunnen huidige diagnostische methoden achterblijven. AI kan microbiologische laboratoria helpen om efficiënter, nauwkeuriger en consistenter te werken.

Meer inspanningen zijn nodig om AI-hulpmiddelen te verbeteren en hun huidige beperkingen aan te pakken. Het doel is om het diagnosticeren van antibioticaresistentie snel en nauwkeurig te maken. Naarmate deze tools verder ontwikkeld worden, kunnen ze helpen de verspreiding van resistentie wereldwijd te beheersen, zodat bestaande antibiotica effectief blijven. Dit onderzoek is een belangrijke stap in het gebruik van technologie om de wereldwijde volksgezondheid te verbeteren.