健康

AIを利用して抗生物質耐性のパターンをリアルタイムで生成する

表現目的でのみ使用される写真のみ|写真クレジット：Getty Images/Istockphoto IIIT-デリーの研究者チームは、AIを搭載したデータ統合と予測分析ツールを思いつき、抗生物質耐性のパターンをリアルタイムで理解し、さまざまな機関が迅速に行動できるようにします。 Indraprastha Institute of Information Technology-Delhi、Chri-Path、TATA 1MG、およびインド医学研究科学者評議会のコラボレーションの一環として、AI駆動型ツールAMRSenseは、病院で生成される定期的なデータを使用して正確な生成される定期的なデータを使用するように展開されています。そして、抗菌薬耐性に関する初期の洞察は、世界レベル、国家レベル、および病院レベルでもたらされました。 論文で、「血流感染症における抗菌薬耐性の新たな傾向：インドにおける多中心性縦断研究」で公開 ランセット地域の健康 - 東南アジア著者、Jasmine Kaur、Harpreet Singh、およびTavpritesh Sethiは、インド医学研究評議会のAMRサーベイランスネットワークにおける21の三次ケアセンターからの6年間のデータを遡及的に分析し、抗生物質ペアとコミュニティにおける抵抗の方向性の影響を確立することの結果を示しています。入院感染症。 「抗生物質間に耐性の共有メカニズムがありますが、すでに知っています。通常、人々はゲノミクスを使用しますが、それは高価な提案です」とセティ博士は説明します。 「病院からのこれらの日常的なデータセットを使用しているため、安価な方法を提案しました。ルーチンデータを効果的に使用することにより、異なる抗生物質のペアとAMRが取っている方向の関係を識別できることを示します。たとえば、1つの特定の抗生物質に対する耐性が上昇している場合、数か月後に、抗生物質ペアに対する耐性も撃つ可能性が非常に高いです。これらのつながりにより、実用的な証拠を生成しました。」 セティ博士は次のように付け加えています。「私たちは、AIを見る従来の方法を超えようとしました。臨床環境や公衆衛生の環境で、特定の患者のより良い意思決定をどのように可能にすることができるかを尋ねました。 AIは、病院レベルから上向きのAMRスチュワードシップと監視の側面を理解するためにも使用できると考えています。病院は、治療コースに関する情報に基づいた決定を下すために、培養感度テストのために、患者の分離株など、患者の分離株など、患者の分離株などを定期的に送信しています。これらのレポートは、AIベースのパイプラインと、AI駆動型またはAIに強化された抗菌薬の管理につながる可能性のある方法を構築するために使用できると言っています。」 チームが開発したAmrorbitスコアカードも、 2024 AMR Surveillance Data Challenge。これらのスコアカードを使用して、よりタイムリーにすることはできますか？セティ博士は次のように説明しています。「抵抗の軌道、つまりすべての病院や部門について、抵抗の世界的な中央値と世界的な変化率とともに、それは抵抗の軌道をプロットします。それでは、これらのグローバルな価値観をめぐって、部門、病院、または特定の国の運賃はどれほどうまくいきますか？それがスコアカードがリアルタイムデータを提供できるものです。」 病院や国がいるのに理想的な象限は、ベースライン抵抗が低く、変化率が低い場合です、とIIIT-DのJasmine Kaurと論文の主著者は説明します。軌道はスパイラルインまたはアウトですが、AIツールは、望ましい抵抗の範囲に導くことができるタイムリーな介入を促進する情報を提供できます。 これらのAIモデルはどの程度正確で信頼性がありますか？ 「私たちの論文では、データを収集した期間に観察されたトレンドをキャプチャしたことを示しました。ただし、将来のデータがない限り、たとえばCovid-19の逆転型のように、私たちは本当に言うことはできませんよね？私たちが現在持っている唯一の証拠は、グローバルに、私たちのモデルがさまざまな研究で耐性の増加率を捉えているように見えることです。」 臨床医は、Omrorbitが病院によって生成されたデータを使用してそれらを提供する視覚イメージに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます、とKaur氏は説明します。さまざまなレベルで進行中の監視を強化できることが証明されています。ツールを使用して、さまざまな種類の比較を行うことができると彼女は付け加えます。たとえば、それが病院のチェーンである場合、このツールを使用して、全国のさまざまな部門、都市、センター間のAMRレートを比較することができます。 「唯一の可能な制限は、一貫した粒状監視データを持たない状況と設定です。その場合、AIモデルは意味がありません。これは、監視データがデジタル的にアクセスできない国で発生する可能性があります。」と彼女は付け加えます。 「家禽産業の成長因子として使用されているアニビオティクスや土壌の浸出液など、他の環境要因があることを知っています。理想は、公衆衛生レベルで、病院から持っているデータを使用し、抗生物質販売やコミュニティレベルのデータと一致させ、環境要因も研究できる場合です。すぐにそれをすることを望んでいます、とセティ博士は説明します。 公開 - 2025年2月21日05:00 AM IST…