Inteligenţa artificială (AI) poate furniza evaluări în aceeaşi zi privind rezistenţa antimicrobiană pentru pacienţii aflaţi la terapie intensivă (ATI) - esenţiale pentru prevenirea sepsisului, o infecţie care pune viaţa în pericol. Antimicrobienele sunt piatra de temelie a medicinei moderne care tratează milioane de oameni din întreaga lume. Acestea sunt utilizate în tratamentul infecţiilor minore şi potenţial letale la oameni şi animale şi vin în sprijinul intervenţiilor chirurgicale şi al terapiilor moderne împotriva cancerului. Organismele care devin rezistente la antimicrobiene înseamnă că tratamentele sunt mai puţin eficiente, provocând daune umane. Organismele rezistente se răspândesc prin oameni, animale, alimente şi mediu, creând o ameninţare majoră la adresa sănătăţii publice.
Rezistenţa antimicrobiană (RAM), procesul prin care microorganismele dezvoltă mijloace de apărare împotriva tratamentului, reprezintă o provocare uriaşă pentru asistenţa medicală din întreaga lume.
Se estimează că RAM cauzează 1,2 milioane de decese la nivel mondial. Infecţiile din fluxul sanguin pot deveni rezistente la antibiotice şi pot duce la sepsis, o afecţiune care pune viaţa în pericol.
Odată ce infecţia a ajuns într-un stadiu de sepsis, există o probabilitate mare ca pacienţii să dezvolte rapid insuficienţă de organe, şoc şi chiar deces. Unii pacienţi au mai multă rezistenţă antimicrobiană decât alţii, din cauza expunerii anterioare la antibiotice, a geneticii personale şi chiar a regimului alimentar, care le poate modifica microbiomul.
În prezent, oamenii de ştiinţă valorifică puterea AI pentru a evalua rezistenţa antimicrobiană a pacienţilor din unităţile de terapie intensivă (ATI) şi pentru a identifica infecţiile sanguine care pot cauza sepsis.
Cercetători de la Facultatea de Ştiinţe ale Vieţii şi Medicină din cadrul Colegiului King din Londra şi medici de la spitalul Guy's and St Thomas, din cadrul Sistemului Naţional de Sănătate britanic (NHS), au colaborat la un studiu interdisciplinar - care speră să contribuie la îmbunătăţirea rezultatelor pacienţilor în stare critică.
Cercetătorii şi-au publicat concluziile în revista PLOS Digital Health.
Făcând paşi importanţi în acest domeniu, echipa arată cum AI şi învăţarea automată pot asigura triajul în aceeaşi zi pentru pacienţii din ATI, în special în medii cu resurse limitate. De asemenea, tehnologia este mult mai rentabilă decât testarea manuală.
Evaluările actuale ale pacienţilor de la terapie intensivă consumă mult timp şi necesită teste de laborator îndelungate, inclusiv cultivarea bacteriilor într-un laborator, care durează până la cinci zile. Acest lucru poate avea un impact uriaş asupra rezultatelor îngrijirii, în special având în vedere fragilitatea pacienţilor din ATI, care pot suferi de boli care le pun viaţa în pericol.
Având acces mai devreme la aceste informaţii, medicii ar putea lua decizii mai rapide şi mai informate cu privire la îngrijire - inclusiv dacă să utilizeze antibiotice. Utilizarea corectă a antibioticelor are o legătură puternică cu rezultatele pozitive pentru pacienţi.
„Studiul nostru oferă dovezi suplimentare cu privire la beneficiile AI în domeniul asistenţei medicale, de data aceasta în legătură cu problemele cruciale ale rezistenţei antimicrobiene şi ale infecţiilor din fluxul sanguin", a declarat primul autor Davide Ferrari, într-un comunicat al Colegiului King.
Utilizarea învăţării automate oferă o nouă modalitate de abordare a problemei clinice importante a rezistenţei antimicrobiene, spun autorii.
„Sperăm că AI va oferi un instrument util pentru clinicieni în luarea deciziilor importante, în special în ATI”, a completat cercetătorul.
O modalitate importantă de a aborda ameninţarea gravă a rezistenţei antimicrobiene este de a proteja antibioticele existente, în tandem cu nevoia urgentă de diagnostice rapide, completează dr. Lindsey Edwards, expert în microbiologie la King.
Adesea, pacienţii cu o infecţie rezistentă la medicamente se vor prezenta la terapie intensivă în stare critică şi este posibil să nu supravieţuiască suficient de mult pentru ca standardele actuale de aur în materie de diagnosticare să determine cu ce sunt infectaţi.
Astfel, medicii se confruntă cu o situaţie dificilă în care trebuie să prescrie „în mod orb” un antibiotic cu spectru larg pentru a salva pacientul, adaugă ea.
Potrivit specialiştilor, antibioticele pot să ucidă, de asemenea, mulţi dintre microbii benefici din microbiomul pacientului, fără a ucide agentul patogen dăunător, ceea ce ar putea face ca agentul patogen să devină mai rezistent la medicament.
Concluziile acestui studiu sunt promiţătoare, spun autorii, deoarece utilizarea AI pentru a accelera diagnosticarea infecţiei şi pentru a permite prescrierea antibioticului corect ar putea avea nu numai un impact uriaş asupra supravieţuirii pacientului şi asupra rezultatelor îngrijirii acestuia, şi ar putea contribui şi la conservarea antibioticelor existente şi la prevenirea dezvoltării unei rezistenţe suplimentare la antibiotice.
Rezistenţa antimicrobiană (RAM) devine din ce în ce mai răspândită în întreaga lume, constituind o ameninţare gravă la adresa sănătăţii publice. Atunci când bacteriile dobândesc rezistenţă la antibiotice, procedurile medicale comune - de exemplu, în chirurgie - devin imposibile din cauza riscului ridicat de infecţie.
Datele de la 1.142 de pacienţi de la Spitalul NHS, Guy's and St Thomas' au fost utilizate în acest studiu, care deschide calea pentru cercetări suplimentare în curs de desfăşurare, care folosesc seturi de date de la peste 20.000 de persoane. Se speră că o abordare mai avansată a acestui studiu, în special într-un cadru cu mai multe spitale prin intermediul tehnologiei populare de învăţare automată, ar putea îndeplini cerinţele de reglementare pentru o implementare reală a acestei abordări AI în prima linie de intervenţie în clinicile de urgenţă şi spitale.
„Simplitatea şi scalabilitatea acestei abordări inovatoare de învăţare automată indică potenţialul său de implementare pe scară largă, oferind o soluţie solidă pentru a aborda aceste probleme critice de asistenţă medicală la scară mai largă şi, în cele din urmă, pentru a îmbunătăţi rezultatele pentru pacienţi”, concluzionează prof. Yanzhong Wang, expert în sănătatea populaţiei la colegiul londonez King.
