Применение искусственного интеллекта в диагностике и лечении бактериальных инфекций (аннотация)Применение искусственного интеллекта в диагностике и лечении бактериальных инфекций
Бактериальные инфекции остаются одной из главных проблем в области медицины и общественного здравоохранения в XXI веке, ежегодно приводя к смерти миллионов пациентов.
Согласно исследованию, опубликованному в журнале The Lancet 21 ноября 2022 года, бактериальные инфекции являются одной из основных причин глобальных потерь здоровья и стали второй основной причиной смерти в мире после ишемической болезни сердца. Точная и быстрая идентификация патогенов и профилей их чувствительности к лекарствам необходима для выбора правильного лечения и снижения смертности. Однако большинство современных методов идентификации бактерий и определения лекарственной чувствительности требуют выделения культур в течение нескольких дней, что не только задерживает начало лечения, но и повышает риск развития резистентных бактерий из-за длительного применения антибиотиков широкого спектра действия. В то же время эпиднадзор и лечение бактериальных инфекций необходимы для предотвращения их распространения и сохранения здоровья населения. В связи с этим медицинское сообщество срочно ищет новые инструменты и стратегии, позволяющие лучше справляться с бактериальными инфекциями. Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) предлагает новый способ борьбы с бактериальными инфекциями.
ИИ, как мощный вычислительный инструмент, недавно продемонстрировал большой потенциал в диагностике и лечении бактериальных инфекций. ИИ - это наука и технология, имитирующая человеческий интеллект с помощью компьютеров, способных имитировать человеческие когнитивные способности и процессы принятия решений. В медицине основное внимание следует уделять следующим методам ИИ: машинное обучение (в частности, глубокое обучение), обработка естественного языка, компьютерное зрение, графы знаний, робототехника и т. д. Стремительное развитие технологий ИИ охватывает широкий спектр задач - от усиления эпидемиологического надзора до ускорения идентификации патогенов и прогнозирования чувствительности бактерий к противомикробным препаратам. Кроме того, ИИ поддерживает исследования и разработку новых лекарств, вакцин и инновационных методов лечения, способствуя тем самым развитию персонализированной медицины. Ожидается, что широкое применение ИИ кардинально изменит управление, диагностику и лечение бактериальных инфекций.
На основе всестороннего анализа существующей литературы и результатов последних исследований цель данного обзора - рассмотреть, как технология искусственного интеллекта может повысить эффективность и точность медицинской диагностики, а также уровень персонализированного лечения, и при этом сосредоточиться на проблемах, которые могут препятствовать ее практическому клиническому применению. Это позволит, прежде всего, дать медицинским работникам комплексное понимание применения технологий ИИ в диагностике и лечении бактериальных инфекционных заболеваний, совместно способствовать применению ИИ в борьбе с бактериальными инфекциями, предоставлять пациентам более точные и эффективные медицинские услуги, а также внести вклад в развитие глобального общественного здравоохранения.
1.Применение ИИ в эпидемиологическом надзоре за бактериальными инфекционными заболеваниями
Технологии искусственного интеллекта и больших данных быстро трансформируют эпидемиологию инфекционных заболеваний, особенно в области исследования и управления чрезвычайными ситуациями в области общественного здравоохранения. Модели динамики инфекционных заболеваний и динамические байесовские сети не только способствовали повышению точности прогноза распространения заболеваний, но и усилили способность анализа вспышек. Благодаря облачным вычислительным платформам ИИ может обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени и эффективно отслеживать вспышки инфекционных заболеваний.
Несмотря на проблему длительного обучения моделей, практичность делает их незаменимым инструментом для раннего предупреждения эпидемий. Кроме того, разработка и применение географических информационных систем с их расширенными возможностями наложения данных значительно оптимизировали интеграцию данных общественного здравоохранения и получили широкое признание. Так например, инструментарий ToxPi*GIS Toolkit позволяет визуализировать и анализировать геопространственные данные в среде ArcGIS - системе визуализации, которая объединяет множество источников данных и создает интуитивно понятные графические файлы с помощью сценариев Python, методов ArcGIS Pro и пользовательских наборов инструментов. Кроме того, облачное хранение данных и использование данных интернет-поиска, таких как Google Flu Trends, демонстрируют потенциал систем эпиднадзора за заболеваниями на основе больших данных для улучшения мониторинга в режиме реального времени.
Хотя в настоящее время эти передовые инструменты и методы используются в основном в вирусной эпидемиологии, их потенциал для эпиднадзора за заболеваниями, представления и анализа данных и принятия решений в области общественного здравоохранения продолжает развиваться. Это позволяет предположить, что их вклад в эпидемиологию бактериальных заболеваний также будет расти. Например, модели машинного обучения могут заранее предсказывать риск заражения Clostridioides difficile среди пациентов крупных больниц, позволяя медицинским работникам принимать превентивные меры до того, как произойдет заражение.
Системы локаторов реального времени можно использовать для отслеживания контактов в отделении неотложной помощи, что не только более эффективно и своевременно, чем методы отслеживания, основанные на электронных медицинских картах, но и значительно увеличивает количество выявленных потенциально инфицированных лиц, оптимизируя использование времени и ресурсов. Lesosky et al. выявили влияние межбольничного потока пациентов на передачу метициллин-резистентного золотистого стафилококка (MRSA) с помощью моделирования методом Монте-Карло. В дальнейших исследованиях изучалась межбольничная передача патогенов с использованием модели чувствительной инфекции, что продемонстрировало важную ценность ИИ и больших данных в борьбе с внутрибольничными инфекциями.
2. ИИ произвел революцию в изучении патогенеза бактериальных инфекций
Дальнейшее изучение патогенеза бактериальных инфекционных заболеваний имеет решающее значение для полного понимания природы этих болезней. Этот процесс включает в себя не только сложный процесс колонизации, инвазии и распространения бактерий в организме хозяина, но и иммунный ответ хозяина и его взаимодействие с патогенами. Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта, особенно появлению моделей машинного обучения, исследователи могут моделировать и понимать сложные взаимодействия между патогенами и хозяевами без экспериментов на животных.
Например, инструмент PHISTO способствует глубокому пониманию механизмов развития инфекций путем синтеза различных баз данных и использования методов интеллектуального анализа текста. Новый набор модульных структурных плазмид под названием pTBH (toolbox of Haemophilus) демонстрирует сосуществование и кинетику совместного инфицирования флуоресцентно меченых штаммов с помощью 3D-микроскопии в сочетании с количественным анализом изображений. Кроме того, модели искусственного интеллекта могут эффективно моделировать сложные взаимодействия между бактериями и хозяевами в различных метаболических состояниях. Используя передовые методы флуоресцентной микроскопии и автоматизированного анализа изображений, исследователи обнаружили, что изоляты золотистого стафилококка от пациентов с инфекцией костей/суставов, бактериемией и инфекционным эндокардитом демонстрируют различные характеристики инфекции в разных типах клеток хозяина. Эти методы не только обеспечивают визуальную основу для понимания поведения микроорганизмов в конкретных условиях обитания хозяина, но и помогают в разработке лекарств и вакцин.
Применение моделей машинного обучения дает нам очень гибкий способ прогнозирования и моделирования сложных механизмов взаимодействия патогена и хозяина, что не только ускоряет процесс исследования, но и снижает его стоимость. Хотя модели ИИ не могут полностью заменить все исследования на животных моделях, они предоставляют новые возможности для изучения неизведанных территорий.
3. Применение ИИ в диагностике бактериальных инфекций
3.1 ИИ повышает эффективность и точность идентификации патогенов
Технология искусственного интеллекта предоставляет новый способ быстрой и точной диагностики бактериальных инфекций. Например, масс-спектрометрия MALDI-TOF в сочетании с программным обеспечением ClinProTools позволила создать метод быстрой идентификации двух подвидов Staphylococcus aureus, который достиг 100% точности идентификации.
Findaureus, приложение с открытым исходным кодом на базе Python, продемонстрировало возможность автоматического определения местоположения бактерий на срезе ткани с помощью иммунных флуоресцентных меток. Оно преодолевает трудности, связанные с ручной установкой порога, и оптимизирует анализ состояния клеток сложных тканей.
Программное обеспечение для цифровой визуализации PhenoMatrix Colorimetric Detection Module использует автоматизированный процессор Walk Away Specimen Processor для обнаружения стрептококка группы B (с высокой чувствительностью, аналогичной молекулярным методам исследования, что повышает производительность лаборатории и снижает вероятность человеческих ошибок).
Технология ДНК-микрочипов с использованием алгоритма принятия решений на основе машинного обучения (DendrisChips) позволяет выявить 11 видов бактерий, ассоциированных с инфекциями дыхательных путей, в течение 4 ч. Эта технология сочетает ПЦР-амплификацию бактериальной 16S рДНК и гибридизацию специфических олигонуклеотидов на DendrisChips, которые считываются с помощью лазерного сканера, что позволяет быстро и точно выявлять и дифференцировать бактерии с точностью более 95%.
Используя нейронные сети для анализа паттернов, исследователи разработали сенсор, способный идентифицировать 16 различных видов бактерий и их окрашивание по Граму с точностью >90%. Сенсор стабилен в течение 6 месяцев после приготовления и требует в три раза меньшего количества красителя и образца, чем традиционные сенсоры на основе растворов. Этот метод представляет собой инновационный диагностический инструмент, который обещает клиническое применение в условиях ограниченных ресурсов.
При диагностике заболеваний, представляющих серьезную угрозу для здоровья человека, таких как туберкулез, традиционные методы микроскопии хотя и эффективны, но медленны и имеют ограниченную чувствительность. Внедрение искусственного интеллекта, в частности автоматизированного сканирования мазков при микроскопии и модуля анализа изображений на основе глубокого обучения (Neon Metafer) компании Metasystems, позволило значительно повысить скорость и точность распознавания отрицательных мазков с бациллами.
Классификатор с применением нейронной сети в сочетании с автоматизированной системой сканирования слайдов сокращает время анализа с нескольких минут до примерно 10 секунд на слайд. Кроме того, новая диагностическая система, сочетающая T-SPOT с анализом изображений компьютерной томографии на основе глубокого обучения, позволяет значительно повысить точность классификации нетуберкулезных микобактерий легких и легочного туберкулеза.
Технология ИИ обеспечивает беспрецедентную точность и скорость обнаружения патогенов благодаря эффективным возможностям обучения и анализа. Это не только будет способствовать автоматизации процесса обнаружения патогенов, но и существенно снизит количество ошибок, вызванных работой человека, тем самым повысив надежность диагностического процесса.
3.2 ИИ оптимизирует тестирование на чувствительность к противомикробным препаратам
Идентификация патогенов и проведение испытаний на чувствительность к противомикробным препаратам (AST) в современных клинических лабораториях основывается на культивировании и выделении патогенов. Стандартные методы AST, такие как диско-диффузионный метод, метод разведений в бульоне и агаре, обычно требуют 2-3 дня и более от момента сбора образца до получения результатов культивирования и определения чувствительности к лекарственным препаратам. Для эффективной борьбы с инфекциями врачи часто выбирают для эмпирического лечения антимикробные препараты широкого спектра действия, учитывая, что многие инфекционные заболевания зачастую трудно диагностировать по симптомам на ранних стадиях. Однако такая практика может повысить риск возникновения лекарственно-устойчивых штаммов из-за неправильного выбора препарата, поэтому существует острая необходимость в быстрых и точных технологиях АSТ, которые помогут в диагностике и лечении.
С быстрым развитием технологий искусственный интеллект стал важным инструментом в оценке бактериальной AST, предоставляя различные эффективные и быстрые методы для проведения тестирования на лекарственную восприимчивость. Например, рамановская спектроскопия позволяет обнаруживать бактерии на уровне одной клетки, что позволяет автоматически, эффективно и быстро выявлять лекарственно-устойчивые бактерии. Сочетание машинного обучения и инфракрасной спектроскопии позволяет быстро и точно идентифицировать бактерии инфекций мочевыводящих путей и их лекарственную устойчивость, значительно сокращая время от сбора образца до получения результатов.
Такой подход сокращает время идентификации и выявления сенсибилизации Escherichia coli, Proteus mirabilis и Pseudomonas aeruginosa с 48 ч до примерно 40 мин. Аналогичным образом, микрофлюидное устройство SlipChip использует технологию электрофореза для выделения и обогащения бактерий непосредственно из положительных культур крови. Это устройство позволяет параллельно инокулировать бактерии в наноразмерные капли бульона, что облегчает одновременное проведение нескольких AST. Результаты могут быть предоставлены врачам в течение 3-8 часов, что обеспечивает достоверность результатов AST и позволяет раньше сообщать о них и проводить направленную антимикробную терапию.
Автоматизированные технологии также продемонстрировали высокую эффективность в выявлении некоторых бактерий с особой лекарственной устойчивостью, например MALDI-TOF для выявления MRSA и карбапенем-резистентной Klebsiella pneumoniae (CRKP). Новый метод MALDI-TOF с использованием машинного обучения позволяет быстро идентифицировать MRSA и CRKP из культур крови в течение 1 ч. Недавние исследования показали, что использование компьютерного анализа большого количества данных MALDI-TOF может обеспечить всестороннее понимание различий между резистентными и чувствительными изолятами.
Автоматизированная система WASPLab позволяет значительно сократить время распознавания ванкомицин-резистентного энтерококка (VRE). Также, автоматизированная система оценки культуральных чашек (APAS Independence) значительно повысила производительность высокопроизводительных лабораторий благодаря высокочувствительной технологии анализа цифровых изображений, позволяющей точно классифицировать культуры MRSA и чувствительного золотистого стафилококка (MSSA) как отрицательные или положительные без вмешательства человека.
3.3 ИИ может улучшить секвенирование генома бактерий
Технологии секвенирования генома (включая секвенирование всего генома и секвенирование следующего поколения) значительно ускорили не только идентификацию инфекционных агентов, но и отслеживание путей передачи в медицинских учреждениях и анализ влияния сложных микробных сообществ на здоровье человека. Эти технологии также являются мощным инструментом для мониторинга и реагирования на устойчивость к противомикробным препаратам (AMR) в глобальном масштабе.
Существующие методы генетического тестирования в основном основываются на сходстве последовательностей, однако эти инструменты часто оказываются неэффективными при идентификации новых видов без близкородственных геномов или родственных последовательностей в эталонных базах данных. В ответ на эту проблему метод PaPrBaG, основанный на машинном обучении, обеспечивает надежный и последовательный метод предсказания, который сохраняет свою надежность даже при низком покрытии генома. Кроме того, машинное обучение в сочетании с метагеномным секвенированием может значительно повысить точность диагностики таких трудно диагностируемых заболеваний, как туберкулезный менингит.
Еще одна проблема для технологий генетического тестирования заключается в том, как быстро и точно интерпретировать геномные данные по мере снижения стоимости технологий секвенирования второго поколения и увеличения пропускной способности. Методы машинного обучения продемонстрировали свой потенциал в обработке больших геномных данных, проанализировав и предсказав воздействие на здоровье инфекций, вызванных кишечной палочкой, продуцирующей токсин Шига, и предоставив новые методы и перспективы для оценки микробного риска. Кроме того, байесовские нейронные сети с использованием непараметрического байесовского алгоритма отлично справились с ускорением анализа исследований генетических ассоциаций и эффективным и точным определением вариантных штаммов инфекции.
Сочетание моделей машинного обучения с технологиями геномики показало отличную эффективность в прогнозировании резистентности патогенов и значительно превосходит существующие методы. Некоторые исследователи использовали машинное обучение для построения базы данных об устойчивости к противомикробным препаратам у кишечной палочки, что позволяет автоматически находить знания об антимикробной резистентности у Escherichia coli и выявлять неизвестные гены лекарственной резистентности.
На основе подходов XGBoost и конволюционной нейронной сети исследователи не только точно предсказали минимальные ингибирующие концентрации клинических изолятов Klebsiella pneumoniae против 20 антимикробных препаратов, но и успешно выявили штаммы с высокой лекарственной устойчивостью или высокой вирулентностью. Аналогичным образом, некоторые исследователи разработали метод дерева решений под названием Treesist-TB для выявления мутантных штаммов микобактерий туберкулеза и прогнозирования лекарственной устойчивости, который по своим возможностям распознавания превосходит существующие методы. Эта методика не только демонстрирует ценность деревьев решений в области диагностики туберкулеза, но и предоставляет эталонный метод для выявления других лекарственно-устойчивых патогенов.
4. ИИ революционизирует открытие и разработку лекарств
В области исследования и разработки лекарственных препаратов применение ИИ разрушает границы традиционных исследований, предлагая новые стратегии для преодоления проблемы лекарственной резистентности. Например, благодаря сочетанию высокопроизводительного биофизического анализа и машинного обучения была создана система для определения и прогнозирования биологически активных мишеней противомикробных препаратов, которая успешно выявила взаимосвязь между фенотипом, мишенью и хемотипом, обеспечив эффективный способ определения терапевтических препаратов-кандидатов.
В то же время сочетание дизайна лекарств на основе фрагментов с количественным моделированием взаимосвязи структуры и активности демонстрирует потенциал искусственных нейронных сетей в процессе открытия лекарств. Изучение данных о минимальной ингибирующей концентрации бактерий с помощью машинного обучения и анализа подобранных молекулярных пар позволило выявить ключевые химические особенности, влияющие на биологическую активность бактерий, что открывает перспективы для расширения химического пространства противомикробных препаратов широкого спектра действия.
В одном из исследований для анализа данных геномики, метаболомики и транскриптомики Pseudomonas aeruginosa был применен подход машинного обучения на основе опорных векторов. Этот подход позволил успешно выявить ключевой молекулярный механизм, который отличает патогенные и непатогенные штаммы Pseudomonas aeruginosa, что не только обеспечивает высокоэффективные мишени для разработки новых антимикробных препаратов, но и подчеркивает важность динамической интеграции многомерных данных в современном поиске и разработке лекарств.
Кроме того, значительные успехи были достигнуты в применении ИИ при решении конкретных проблем, таких как разработка противотуберкулезных препаратов. Метод машинного обучения и искусственных нейронных сетей позволяет успешно находить LeuRS для Mycobacterium tuberculosis и двойные мишени ингибиторов MetRS, а также успешно идентифицировать малые молекулярные ингибиторы ферментов, необходимых для топоизомеразы I M. tuberculosis, что дает новую стратегию для преодоления множественной лекарственной устойчивости при туберкулезе. Объединение открытых данных о Mtb с машинным обучением не только значительно повышает эффективность поиска лекарств, но и накапливает ценные ресурсы данных для будущих противотуберкулезных исследований и разработки новых лекарств.
5. ИИ обеспечивает прорыв в разработке вакцин
В настоящее время достигнут прогресс в исследованиях и разработке вакцин против вирусных заболеваний. В частности, значительно повысилась скорость и эффективность реагирования на возникающие вирусные эпидемии, как, например, применение компьютерного дизайна в отношении кандидатов в вакцины против COVID-19 во время глобальной пандемии COVID-19. В области исследования и разработки вакцин против бактерий приходится сталкиваться с более сложными проблемами. Высокая изменчивость бактерий, быстро развивающаяся лекарственная резистентность, сложность взаимодействий между бактериями и их хозяевами - все это ставит под сомнение разработку эффективных вакцин против бактериальных инфекционных заболеваний. Для решения этих проблем использование новых инструментов, таких как искусственный интеллект, автоматизированное проектирование и передовые методы иммунологической оценки, стало ключевым фактором ускорения разработки безопасных и эффективных вакцин.
В процессе разработки вакцин перед учеными стоит задача не только определить ключевые антигены, способные вызвать устойчивую иммунную память, но и убедиться, что вакцина способна вызывать широкий защитный ответ, включая гуморальный и клеточный иммунный ответ, для достижения эффективной защиты в долгосрочной перспективе. В последнее время технология реверсивной вакцинологии (RV) широко используется в исследованиях и разработке вакцин. RV в основном применяется к бактериальным патогенам. Bexsero, вакцина против Neisseria meningitidis B, разработанная с помощью RV, была зарегистрирована и широко используется во многих странах.
Ключевой компонент разработки вакцин - идентификация антигенов - в значительной степени поддерживается вычислительными инструментами, такими как глубокое обучение, реверсивная вакцинология и иммуноинформатика. Углубленный анализ вакцинных мишеней, полученных из геномов, кодирующих белки патогенов, привел к успешной разработке полиэпитопной субъединичной вакцины с потенциально мощной защитой. Хотя безопасность и иммуногенность вакцины нуждаются в дальнейшей проверке, этот подход не только ускоряет процесс разработки вакцин и снижает зависимость от традиционных методов испытаний, но и имеет важные последствия для борьбы с угрозой лекарственно-устойчивых бактерий. Исследования показывают, что новый тип моделей машинного обучения, по сравнению с традиционными методами, достигает более высокой точности и чувствительности в прогнозировании аспектов микобактерии туберкулеза.
Применение технологии машинного обучения не только оптимизирует процесс разработки вакцин и повышает эффективность за счет снижения зависимости от традиционных экспериментов и испытаний на животных, но и обеспечивает мощную научную и технологическую поддержку для борьбы с развивающимися эпидемиями бактериальных инфекций.
6. ИИ способствует инновационному применению фаговой терапии
Фаговая терапия привлекает большое внимание научного сообщества благодаря своим потенциальным преимуществам в борьбе с лекарственно-устойчивыми бактериальными инфекциями. Однако точное предсказание взаимодействий между фагами и их целевыми патогенами и хозяевами остается сложной задачей и модели ИИ становятся важным инструментом для ее решения.
Машинное обучение может помочь в разработке клинической фаговой терапии, особенно при инфекциях мочевыводящих путей, вызванных E. coli с множественной лекарственной резистентностью. Применение фагов, как отдельно, так и в сочетании с антимикробными препаратами, может стать жизнеспособной альтернативой для лечения инфекций, вызванных резистентными патогенами. Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта повышает потенциал фаговой терапии за счет точного прогнозирования сложных взаимодействий между патогенами и фагами, что способствует разработке персонализированного лечения. Это не только ускоряет развитие фаговой терапии, но и повышает ее успешность.
7. Системы поддержки принятия клинических решений с помощью ИИ
Время назначения эффективных антимикробных препаратов является ключевым фактором, определяющим заболеваемость и смертность при лечении инфекционных заболеваний, особенно в случае септического шок. Раннее выявление заболевания может не только снизить плохой прогноз, но и помочь избежать ненужных медицинских вмешательств и снизить затраты на лечение, тем самым значительно улучшив выживаемость и качество жизни пациентов.
На фоне растущего внимания к индивидуализированному лечению и прецизионной медицине прогресс ИИ может полностью изменить существующий режим диагностики и лечения. В диагностике и лечении бактериальных инфекционных заболеваний ИИ и машинное обучение (МО) используются для упрощения работы клиницистов, повышения качества принятия решений и разработки персонализированных вариантов лечения. Например, MО-модели были успешно применены для диагностики респираторно-синцитиальной вирусной инфекции и коклюша у детей на основе сочетания клинических симптомов и результатов лабораторных анализов.
На основе статистически значимых клинических показателей, таких как пол и возраст, MО-модели дают хороший эффект в предсказании этиологии лихорадки неизвестного происхождения у пациентов. Кроме того, MО-модели могут быстро предсказать риск инфицирования MRSA у пациентов с внутрибольничной пневмонией и облегчить проведение целенаправленной антимикробной терапии.
Деревья клинических решений, созданные на основе рекурсивных методов, ценны для определения вероятности инфицирования штаммами с бета-лактамазами расширенного спектра действия у пациентов с бактериемией. Система раннего предупреждения аллергии на противомикробные препараты под названием K-CDSTM эффективно предупреждает об аллергии на противомикробные препараты и предотвращает назначение пациентам таких противомикробных препаратов. Система поддержки принятия клинических решений на основе онтологий использует большие данные для помощи в принятии решений о лечении инфекционных заболеваний и создает мост между пациентами и медицинскими работниками. В ходе 3-месячного исследования методом случай-контроль с использованием компьютерной системы поддержки принятия клинических решений в экспериментальной группе время лечения сократилось примерно на 1 ч, а затраты на противомикробные препараты были сэкономлены примерно на 84 000 долларов США.
8. ИИ способствует развитию персонализированной медицины
В области бактериальных инфекций новый метод под названием CombiANT позволяет быстро определить синергизм противомикробных препаратов с помощью одного теста и автоматизированного анализа изображений, что позволяет проводить персонализированное клиническое тестирование синергизма для улучшения комбинированной противоинфекционной терапии. Kuo-Wei Hsu et al. разработали автоматизированную портативную систему тестирования чувствительности к противомикробным препаратам для четырех распространенных штаммов бактерий инфекции мочевыводящих путей, на выполнение теста уходит всего 4,5-9 часов, что открывает перспективы для будущего применения в практике персонализированной медицины.
Connor Rees et al. продемонстрировали общий коэффициент успешности > 90 % для правильных диагнозов в списке из 10 дифференциальных диагнозов, сгенерированных ChatGP-3. В будущем, как ожидается, больше исследований будет сосредоточено на оценке более сложных случаев и развитии полностью обученных чат-ботов с искусственным интеллектом для повышения точности и полноты диагностики и дальнейшей персонализации лечения пациентов.
9. Проблемы применения ИИ в медицине
Хотя применение ИИ в области бактериальных инфекций имеет большой потенциал и перспективы, оно также сталкивается с многочисленными проблемами. Первая - это проблема количества и качества данных. Сбор, сортировка и обмен данными о случаях бактериальных инфекционных заболеваний ограничены защитой конфиденциальности и стандартизацией, что ограничивает эффективность обучения и сферу применения моделей ИИ. Во-вторых, алгоритмы глубокого обучения часто не могут убедительно объяснить свои предсказания - так называемая проблема «черного ящика», - что может повлиять на точность прогнозов и доверие общества к системам ИИ.
Кроме того, большинство исследований в области ИИ в здравоохранении до сих пор проводились в неклинических условиях, и примеров успешной интеграции ИИ в клиническую практику было немного, а большинство случаев все еще находятся на стадии эксперимента. Поэтому обобщение результатов исследования может быть затруднено. Кроме того, сложные и изменчивые механизмы бактериальной инфекции и быстрая мутация бактериальных генов затрудняют точное прогнозирование поведения патогенов и их лекарственной чувствительности. К тому же создание моделей ИИ требует междисциплинарных исследований, включая микробиологию, биохимию, генетику, математику, информатику и т. д., что требует высокого уровня знаний и навыков от исследователей и разработчиков, представляя собой серьезную проблему для исследовательских групп с ограниченными ресурсами.
В настоящее время в области искусственного интеллекта не создана совершенная правовая система и авторитетные стандарты. По мере постоянного развития технологий и расширения сфер применения необходимо разрабатывать и обновлять соответствующие нормативные акты, что позволит обеспечить динамичный процесс развития.
Заключение
Развитие технологий искусственного интеллекта открыло новый способ борьбы с бактериальными инфекциями. С помощью передовых технологий, таких как машинное обучение и глубокое обучение, ИИ применяется во многих ключевых областях, от быстрого обнаружения патогенов и анализа чувствительности к противомикробным препаратам до интерпретации сложных геномных данных и разработки персонализированных вариантов лечения. Благодаря высоко оптимизированным алгоритмам технологии ИИ не только значительно повышают скорость и точность идентификации патогенов, но и предсказывают чувствительность патогенов к конкретным антибиотикам, обеспечивая тем самым надежную научную поддержку врачам при принятии решений. Аналогичным образом, в области эпидемиологического надзора технология ИИ позволила укрепить возможности мониторинга и раннего предупреждения распространения бактериальных инфекционных заболеваний в режиме реального времени за счет анализа и обработки большого количества эпидемиологических данных и создания мощной аналитической основы для принятия решений в области общественного здравоохранения.
Несмотря на широкие перспективы применения ИИ в лечении бактериальных инфекционных заболеваний, остаются нерешенными такие важные вопросы, как обеспечение прозрачности и интерпретируемости принимаемых ИИ решений, ускорение диагностики и лечения при строгом соблюдении этических норм и безопасности пациентов. Чтобы преодолеть эти проблемы и добиться широкого применения ИИ в клинической практике необходимо междисциплинарное сотрудничество, технологические инновации и политическая поддержка.
В перспективе технология искусственного интеллекта станет правой рукой клиницистов. С помощью ИИ медицинские работники смогут лучше справляться с проблемами, которые создают бактериальные инфекции, продолжать развивать медицинскую практику в направлении повышения точности, эффективности и персонализации и в конечном итоге достичь цели обеспечения оптимального ухода и лечения пациентов.
