AI omvandlar kampen mot antibiotikaresistens: snabbare och mer exakt diagnostik vid Zürichs universitet

StockholmForskare vid Universitetet i Zürich har tagit ett betydande steg framåt i kampen mot antibiotikaresistens med hjälp av artificiell intelligens. Under ledning av professor Adrian Egli har teamet utforskat hur den avancerade AI-modellen GPT-4 från OpenAI kan användas för att bättre förstå viktiga laboratorietester och identifiera antibiotikaresistenta bakterier. Denna innovativa användning av AI bidrar till att lösa ett stort globalt problem genom att göra diagnosprocessen snabbare och mer exakt.

Forskarna utvecklade ett system som heter "EUCAST-GPT-expert" som följer strikt europeiska riktlinjer. Genom att testa det på ett stort antal bakterieprover visade de att systemet kan identifiera resistensmekanismer med hög noggrannhet. Här är de möjliga fördelarna med att använda AI i testning av antibiotikaresistens:

• Hastighet: AI kan analysera testresultat snabbare än mänskliga experter.
• Standardisering: Med AI minskar variationerna i tolkningen av tester.
• Kompletterande roll: AI fungerar som ett stöd till den mänskliga expertisen.

Verktyget för AI är lovande men har begränsningar. Det kan felaktigt klassificera bakterier som resistenta, vilket kan försena nödvändiga behandlingar. Detta understryker vikten av mänskliga experter i kombination med AI-diagnostik. AI kan snabbt hantera komplex data och innebär en framtid där rutinmässiga kontroller kan göras mycket snabbare, vilket kan möjliggöra snabbare behandlingar av infektioner.

Läs också:

Igår · 15:27

USA dominerar AI-innovation, lämnar Kina bakom i Stanford-rankning

AI blir allt vanligare inom sjukvården, särskilt för att hantera svåra utmaningar som antibiotikaresistens. Då denna resistens ökar globalt, kan nuvarande diagnostiska metoder hamna på efterkälken. AI kan hjälpa mikrobiologiska laboratorier att arbeta mer effektivt, noggrant och pålitligt.

Det behövs mer arbete för att förbättra AI-verktyg och hantera deras nuvarande brister. Målet är att göra diagnostisering av antibiotikaresistens både snabb och exakt. När dessa verktyg utvecklas kan de bidra till att kontrollera spridningen av resistens världen över, vilket säkerställer att befintliga antibiotika förblir effektiva. Denna studie är ett viktigt steg i att använda teknik för att förbättra global folkhälsa.