Антимикробные обучающие системы: проект внедрения искусственного интеллекта для борьбы с резистентностью к противомикробным препаратамАнтимикробные обучающие системы: проект внедрения искусственного интеллекта для борьбы с резистентностью к противомикробным препаратам
Исследователи из Ливерпульского университета разработали концепцию искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения использования противомикробных препаратов и лечения инфекций, что поможет решить глобальную проблему резистентности к противомикробным препаратам (AMR).
Их проект опубликован в журнале The Lancet Digital Health. Ведущий автор исследования Алекс Ховард сказал: "Различные формы ИИ открывают множество возможностей для улучшения здравоохранения. ИИ может использовать сложные динамические данные, информировать и дополнять действия человека, а также учиться на результатах. Глобальная проблема AMR, стоящая перед общественным здравоохранением, требует широкомасштабной оптимизации использования противомикробных препаратов и более широкой помощи при инфекциях, что может быть обеспечено тщательно разработанными ИИ".
Исследователи отметили, что, хотя ИИ становится все более полезным и надежным, системы здравоохранения остаются сложным местом для его внедрения, и существует разрыв между перспективами ИИ и их использованием в лечении пациентов. Учитывая это, группа наметила адаптивную схему внедрения и обслуживания ИИ для улучшения использования противомикробных препаратов и лечения инфекций в качестве самообучающейся системы. При этом учитывается выявление проблем AMR, аспекты законодательства/регулирования, организационная поддержка и обработка данных в связи с разработкой, оценкой, обслуживанием и масштабированием систем ИИ, ориентированных на AMR.
"Преодоление разрыва между инновациями в области ИИ и решением проблемы AMR сопряжено с техническими, нормативными, организационными и человеческими проблемами. Системы обучения, построенные на основе интегрированных потоков данных, управления и технологий, способны устранить этот разрыв. Экспертиза в области обмена данными в сфере AMR и ИИ будет иметь важное значение для надлежащей разработки, поддержания, нормализации и глобализации AMR-ИИ в области лечения инфекций и реализации потенциала ИИ для поддержки стратегий минимизации уровня AMR по инициативе клиницистов", - отмечает Ховард.
В работе сформулировано видение того, как наука о данных может быть использована для решения проблемы резистентности к противомикробным препаратам в рамках программы Centres for Antimicrobial Optimization Network - глобального сотрудничества, объединяющего ведущих мировых специалистов в области инфекций и медицинской информатики.
