Sztuczna inteligencja przyspiesza wykrywanie oporności na antybiotyki dzięki GPT-4 od OpenAI

WarsawNaukowcy z Uniwersytetu Zuryskiego osiągnęli znaczny postęp w walce z opornością na antybiotyki dzięki sztucznej inteligencji. Zespół kierowany przez profesora Adriana Egliego badał, jak zaawansowany model AI GPT-4 firmy OpenAI może pomóc w interpretacji kluczowych testów laboratoryjnych w identyfikacji bakterii opornych na antybiotyki. Wykorzystanie AI w ten sposób przyczynia się do rozwiązania poważnego globalnego problemu, przyspieszając i zwiększając precyzję diagnoz.

Naukowcy opracowali system o nazwie "EUCAST-GPT-expert", który przestrzega rygorystycznych wytycznych europejskich. Po przetestowaniu na wielu próbkach bakteryjnych wykazali, że system potrafi precyzyjnie rozpoznawać mechanizmy oporności. Oto potencjalne korzyści, jakie może przynieść wykorzystanie AI w testowaniu oporności na antybiotyki:

• Szybkość: Sztuczna inteligencja przetwarza wyniki testów znacznie szybciej niż ludzcy eksperci.
• Standaryzacja: Wykorzystanie AI zmniejsza zmienność w interpretacji wyników testów.
• Rola wspierająca: AI działa jako uzupełniające narzędzie wspomagające wiedzę ludzką.

Narzędzie AI jest obiecujące, ale ma swoje ograniczenia. Może błędnie oznaczać bakterie jako odporne, co może opóźnić niezbędne leczenie. To podkreśla, dlaczego ludzcy eksperci nadal odgrywają ważną rolę w diagnostyce z użyciem AI. Sztuczna inteligencja potrafi szybko przetwarzać skomplikowane dane, co sugeruje, że przyszłość może przynieść znacznie szybsze rutynowe badania, pomagające w terminowym leczeniu infekcji.

Zobacz również:

Wczoraj · 15:27

USA przodują w innowacjach AI, dystansując Chiny w rankingu Stanforda

AI staje się coraz bardziej powszechna w opiece zdrowotnej, zwłaszcza w kontekście zwalczania trudnych problemów, takich jak oporność na antybiotyki. W miarę jak oporność ta rośnie na całym świecie, obecne metody diagnostyczne mogą okazać się niewystarczające. Sztuczna inteligencja może pomóc laboratoriom mikrobiologicznym działać w sposób bardziej efektywny, precyzyjny i spójny.

Konieczne są dalsze prace nad ulepszeniem narzędzi AI i pokonaniem ich obecnych ograniczeń. Celem jest umożliwienie szybkiego i precyzyjnego diagnozowania oporności na antybiotyki. W miarę doskonalenia tych narzędzi mogą one pomóc w kontrolowaniu rozprzestrzeniania się odporności na całym świecie, zapewniając skuteczność istniejących antybiotyków. To badanie stanowi istotny krok w wykorzystaniu technologii do poprawy zdrowia publicznego na skalę globalną.