我们有多准备好使用人工智能来对抗抗菌素耐药性? 一个ESGAID和EAAS的前景

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 抗菌素耐药性 (AMR) 是一个关键的全球健康威胁.
• 对于抗生素的发现,监测,诊断和处方需要创新策略.
• 人工智能 (AI) 正在成为解决AMR的强大工具.

研究的目的:

• 总结当前应用人工智能的进展和挑战,以对抗AMR.
• 检查AI在抗生素发现,监测,诊断和临床决策支持中的作用.
• 解决与AMR中AI相关的伦理,监管,数据透明度和责任问题.

主要方法:

• 在AMR研究和实践中审查当前的AI应用.
• 分析AI对抗生素发现管道的影响.
• 在实验室监测和对抗性感染的诊断工具中对人工智能的检查.
• 对人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS) 的评估.
• 讨论伦理和监管方面的考虑.

主要成果:

• 人工智能为加速抗菌药物耐药性研究和加强抗菌药物管理提供了重大机会.
• 关键的挑战包括平衡模型准确性与可解释性,确保数据质量和透明度,以及解决数字访问差异.
• 人工智能可以改善抗生素发现,实验室监测和对抗性感染的诊断准确度.
• 人工智能驱动的CDSS显示出优化抗生素处方的前景.

结论:

• 人工智能在抗抗药性抵抗方面的斗争中提供了变革性的潜力,但其采用需要克服相当大的障碍.
• 多学科合作,监管监督和以人工智能为重点的培训对于成功实施至关重要.
• 人工智能应该增强,而不是取代人类在抗菌药物管理方面的专业知识.
• 伦理原则必须指导人工智能开发,以确保公平和安全的人工智能增强抗生素使用.