通过可解释的人工智能测量水污染对抗微生物耐药性的影响.
Alfonso Monaco1, Mario Caruso2, Loredana Bellantuono3
1Università degli Studi di Bari Aldo Moro, Dipartimento Interateneo di Fisica M. Merlin, Bari, 70125, Italy; Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), Sezione di Bari, Bari, 70125, Italy.
抗菌素耐药性 (AMR) 是一个全球性的健康威胁. 我们的研究发现,水的可及性和质量是影响AMR相关死亡率的关键因素,为决策支持提供了见解.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 公共卫生 公共卫生
- 传染性疾病 传染性疾病
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 构成了对健康,社会和环境的重大全球挑战.
- 病原体对抗微生物药物的耐药性使感染治疗复杂化,增加疾病传播和死亡率.
- 解决AMR需要了解影响其发病的各种背景因素.
研究的目的:
- 确定驱动抗微生物药物耐药性在各种领土环境中出现的关键因素.
- 通过"一健康"框架预测特定耐药病原体导致的全国死亡率.
- 为了利用可解释的人工智能 (XAI) 来识别AMR决定因素.
主要方法:
- 利用可解释的人工智能 (XAI) 范式.
- 采用了一个全面的指标集从一个健康框架.
- 分析了国家层面的数据,以预测耐药性*Acinetobacter baumannii*,*Escherichia coli*,*Klebsiella pneumoniae*,*Pseudomonas aeruginosa*和*Streptococcus pneumoniae*的死亡率.
主要成果:
- 确定了水的可访问性和水质指标与与抗菌药物耐药性相关的死亡率之间的显著相关性.
- 强调了与水有关的因素在不同国家确定死亡率方面的关键作用.
- 揭示了水的可访问性和水质在抗抗菌药物耐药性死亡率中的突出重要性.
结论:
- 水的可及性和质量是抗菌素耐药性死亡率的关键决定因素.
- 这些发现为抗药性耐药性提供了决策支持工具和监测系统的潜力.
- 强调水,健康和抗微生物药物耐药性的相互联系,在"一个健康"的方法中.
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