科學(xué)家們利用人工智能的想法來(lái)識(shí)別世界各地的抗生素耐藥性模式。
一個(gè)國(guó)際科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，包括?？巳卮髮W(xué)生命系統(tǒng)研究所的 Robert Beardmore 教授，使用數(shù)學(xué)模型從全球收集的 650 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中提取抗生素耐藥性模式。
研究人員檢查了來(lái)自醫(yī)療公司和衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的大量數(shù)據(jù)集，以確定抗生素耐藥性如何變化的模式。
輝瑞公司發(fā)布了醫(yī)學(xué)上最完整的數(shù)據(jù)集，輝瑞公司已經(jīng)整理了 20 年的數(shù)據(jù)。
使用這個(gè)名為 ATLAS 的數(shù)據(jù)集，該團(tuán)隊(duì)能夠比較公共領(lǐng)域中已經(jīng)存在的信息，以突出差異并預(yù)測(cè)未來(lái)阻力的增加。
作者發(fā)現(xiàn) ATLAS 提供了截然不同的畫(huà)面，包括以前從未見(jiàn)過(guò)的阻力。他們還強(qiáng)調(diào)了非洲缺乏可用的數(shù)據(jù)。
研究人員認(rèn)為，新技術(shù)將極大地促進(jìn)對(duì)耐藥性如何增長(zhǎng)以及在何處增長(zhǎng)的理解和認(rèn)識(shí)。
該研究于2022 年 5 月 25 日星期三發(fā)表在《自然通訊》上。
該研究的主要作者比爾德莫爾教授說(shuō)：“人工智能是一種可以幫助解決抗生素耐藥性問(wèn)題的技巧，但國(guó)家衛(wèi)生機(jī)構(gòu)需要發(fā)布更多數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
“耐藥性似乎確實(shí)在增加，但即使由于成功的衛(wèi)生政策改變或新的醫(yī)療技術(shù)而下降，缺失的數(shù)據(jù)也使得這些減少難以被發(fā)現(xiàn)。”
抗生素耐藥性被認(rèn)為是對(duì)全球健康的最重大威脅之一?？股啬退幮钥梢杂绊懭魏螄?guó)家、任何年齡的任何人。
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