人工智能和传染病:解决抗微生物耐药性问题,从个性化护理到抗生素发现

科学领域:

• * 公共卫生和传染病
• * 计算生物学和生物信息学

背景情况:

• *抗菌素耐药性 (AMR) 对全球健康构成重大威胁,可能限制医学进步.
• *联合国大会 (UNGA) 已经制定了针对人类,动物和环境卫生部门的抗菌药物耐药性的目标.
• * 关键的人类健康战略包括新抗生素的开发,抗菌药物管理,监测和感染控制.

研究的目的:

• * 探索人工智能 (AI) 在打击抗菌素耐药性 (AMR) 中的潜在应用.
• * 确定人工智能如何支持联合国大会抗菌药物耐药性目标.
• * 讨论阻碍AI在抗药性控制中的实施挑战.

主要方法:

• * 对AI在抗菌药物的药物发现和开发中的应用进行审查.
• * 在抗菌药物管理计划和临床决策支持中分析AI.
• * 检查AI在AMR监测和诊断中的作用.
• *讨论技术,基础设施,监管,道德和政策方面的挑战.

主要成果:

• *人工智能可以揭示数据中的微妙模式,以帮助发现新的抗生素和优化药物开发.
• *人工智能通过临床决策支持系统促进了加强抗菌药物管理和感染预防.
• *人工智能有助于提高抗菌耐药性监测和诊断能力.
• * 存在重大障碍,包括基础设施,专业知识,监管框架和道德考虑.

结论:

• *人工智能是一个强大的工具,可以加速实现联合国大会打击抗菌素耐药性的目标.
• *人工智能在药物发现,管理,诊断和监测方面的战略实施至关重要.
• *克服技术,基础设施和政策挑战对于实现人工智能在抗抗药性斗争中的全部潜力至关重要.