Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Yapay Zeka ile Antibiyotiğe Dirençli Bakterilerin İzlenmesi
Uluslararası bir bilim insanı ekibi, dünyadaki antibiyotiğe dirençli bakteri seviyelerini izlemek için yapay zekadan (AI) yararlandı. Bulgular, küresel antimikrobiyal direnç (AMR) tehdidiyle mücadele için hedefli…
Uluslararası bir bilim insanı ekibi, dünyadaki antibiyotiğe dirençli bakteri seviyelerini izlemek için yapay zekadan (AI) yararlandı. Bulgular, küresel antimikrobiyal direnç (AMR) tehdidiyle mücadele için hedefli stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir.
Exeter Üniversitesi Yaşayan Sistemler Enstitüsü'nden Profesör Robert Beardmore'un da dahil olduğu ekip, dünya çapında 6,5 milyon veri noktasından antibiyotiğe dirençli bakteri modellerini incelemek için matematiksel modelleme kullandı. Araştırmacılar, AMR görüntüsünün bugüne kadarki en kapsamlı resmini geliştirmek için sağlık kurumlarından ve tıbbi şirketlerden gelen veri kümelerini analiz ettiler.
Ekip, 20 yıldır veri toplayan ve tıbbi açıdan en eksiksiz veri seti olarak kabul edilen ATLAS adlı Pfizer'in bir veri setini kullandı. ATLAS'ı kullanan araştırmacılar, veri boşluklarını belirlemek ve gelecekteki antibiyotiğe dirençli bakteri artışlarını tahmin etmek için bilgileri değerlendirdi. Sonuçlar, daha önce görülmeyen direnci ve Afrika'da veri eksikliğini belirledi. Yenilikçi AI yönteminin, hangi direncin şiddetlendiği ve nerede bulunduğuna dair bilgiyi artıracağını açıkladılar.
Araştırmanın baş yazarı Profesör Beardmore şu yorumu yaptı: “Yapay zeka, antimikrobiyal direnç sorununu çözmeye yardımcı olabilecek bir dizi hiledir, ancak bunun gerçekleşmesi için ulusal sağlık kurumlarının çok daha fazla veri yayınlaması gerekiyor. Direnç artıyor gibi görünüyor, ayrıca, başarılı sağlık politikası değişiklikleri veya yeni tıbbi teknolojiler sayesinde düşse bile, eksik veriler bu düşüşleri tespit etmeyi zorlaştırıyor.”
Antimikrobiyal direnç, 21. yüzyılda insan sağlığına yönelik en büyük tehditlerden biridir ve tahminler, AMR'nin 2019'da beş milyon ölüme sebep olduğunu ileri sürmekte. AMR, antibiyotiklerin aşırı kullanımı yoluyla doğal olarak oluşur ve yok etmek için kullanıldıkları bakterilerin dirençli hale gelmesine neden olur. Antibiyotiğe dirençli bakterilerdeki artış, sepsis, zatürre ve tüberküloz gibi hastalıkların tedavisinin giderek daha zor hale geldiği anlamına geliyor.
Antibiyotiğe dirençli bakterileri azaltmak için çok önemli bir faktör, salgınların nerede meydana gelebileceğini ve hangi ilaçların etkilendiğini belirlemektir. Yeni AI tekniği, milyonlarca küresel veri noktasından direnç kalıplarını belirleyen, önemli bir araç olabilir.
Exeter Üniversitesi Yaşayan Sistemler Enstitüsü'nden Profesör Robert Beardmore'un da dahil olduğu ekip, dünya çapında 6,5 milyon veri noktasından antibiyotiğe dirençli bakteri modellerini incelemek için matematiksel modelleme kullandı. Araştırmacılar, AMR görüntüsünün bugüne kadarki en kapsamlı resmini geliştirmek için sağlık kurumlarından ve tıbbi şirketlerden gelen veri kümelerini analiz ettiler.
Ekip, 20 yıldır veri toplayan ve tıbbi açıdan en eksiksiz veri seti olarak kabul edilen ATLAS adlı Pfizer'in bir veri setini kullandı. ATLAS'ı kullanan araştırmacılar, veri boşluklarını belirlemek ve gelecekteki antibiyotiğe dirençli bakteri artışlarını tahmin etmek için bilgileri değerlendirdi. Sonuçlar, daha önce görülmeyen direnci ve Afrika'da veri eksikliğini belirledi. Yenilikçi AI yönteminin, hangi direncin şiddetlendiği ve nerede bulunduğuna dair bilgiyi artıracağını açıkladılar.
Araştırmanın baş yazarı Profesör Beardmore şu yorumu yaptı: “Yapay zeka, antimikrobiyal direnç sorununu çözmeye yardımcı olabilecek bir dizi hiledir, ancak bunun gerçekleşmesi için ulusal sağlık kurumlarının çok daha fazla veri yayınlaması gerekiyor. Direnç artıyor gibi görünüyor, ayrıca, başarılı sağlık politikası değişiklikleri veya yeni tıbbi teknolojiler sayesinde düşse bile, eksik veriler bu düşüşleri tespit etmeyi zorlaştırıyor.”
Antimikrobiyal direnç, 21. yüzyılda insan sağlığına yönelik en büyük tehditlerden biridir ve tahminler, AMR'nin 2019'da beş milyon ölüme sebep olduğunu ileri sürmekte. AMR, antibiyotiklerin aşırı kullanımı yoluyla doğal olarak oluşur ve yok etmek için kullanıldıkları bakterilerin dirençli hale gelmesine neden olur. Antibiyotiğe dirençli bakterilerdeki artış, sepsis, zatürre ve tüberküloz gibi hastalıkların tedavisinin giderek daha zor hale geldiği anlamına geliyor.
Antibiyotiğe dirençli bakterileri azaltmak için çok önemli bir faktör, salgınların nerede meydana gelebileceğini ve hangi ilaçların etkilendiğini belirlemektir. Yeni AI tekniği, milyonlarca küresel veri noktasından direnç kalıplarını belirleyen, önemli bir araç olabilir.