在当前对抗抗菌素耐药性的斗争中使用人工智能
Cyrielle Codde1,2, Jean-François Faucher1, Jean-Baptiste Woillard2,3
1Service de Maladies Infectieuses et Tropicales, CHU Dupuytren, Limoges, France.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以优化抗微生物剂量,以对抗抗微生物药物耐药性 (AMR). 这些先进的方法改善了药物暴露预测和实时剂量调整,提高了患者的治疗结果.
科学领域:
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 传染性疾病 传染性疾病
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 是一个日益严重的全球卫生危机,预计到2050年将超过癌症死亡率.
- 优化抗微生物剂量对于有效治疗和抗药性减轻至关重要.
- 传统的药理动力学 (PK) 建模方法面临复杂性和机械要求的局限性.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在优化抗微生物剂量的应用.
- 突出AI/ML在管理药理动力学和药理动力学变异性的潜力.
- 讨论将AI/ML整合到临床实践中的优势和挑战,以对抗AMR.
主要方法:
- 利用大型数据集来使用ML模型准确预测药物暴露.
- 完善采样策略,并通过治疗药物监测实现实时剂量调整.
- 在案例研究中,将AI/ML模型性能与传统方法进行比较.
主要成果:
- 人工智能和机器学习模型表明,在实现治疗目标方面,它们有可能与传统方法相匹配或超越.
- 使用甘西克洛维尔,万科米辛和达普托米辛的案例研究表明AI/ML在管理变异性和毒性的有效性.
- 在抗微生物剂量策略中,AI/ML提供了动态的适应性和精度.
结论:
- 人工智能和机器学习为传染病管理中精准医学提供了一种变革性的方法.
- 解决数据质量和可解释性等挑战是广泛采用人工智能的关键.
- 未来的研究应该专注于多学科的整合和开发临床决策支持工具,以有效打击抗药性耐药性.
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