苏黎世大学研究人员利用人工智能识别抗生素耐药性细菌UZH researchers harness AI to detect antibiotic resistance

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.msn.com瑞士 - 英语2024-10-18 00:00:00 - 阅读时长2分钟 - 539字
苏黎世大学的研究团队首次利用GPT-4模型分析抗生素耐药性,开发出名为“EUCAST-GPT-expert”的系统,该系统能快速识别耐药细菌,但准确性仍需进一步提高。
苏黎世大学人工智能抗生素耐药性细菌GPT-4Kirby-Bauer纸片扩散试验EUCAST-GPT-expert诊断
苏黎世大学研究人员利用人工智能识别抗生素耐药性细菌

苏黎世大学(UZH)的研究人员利用人工智能(AI)帮助识别抗生素耐药性细菌。由UZH医学微生物学研究所教授阿德里安·埃格利(Adrian Egli)领导的团队是第一个研究如何利用OpenAI开发的强大AI模型GPT-4来分析抗生素耐药性的团队。研究人员使用AI来解释一种常见的实验室测试,即Kirby-Bauer纸片扩散试验,该试验帮助医生确定哪些抗生素可以或不能对抗特定的细菌感染。基于GPT-4,科学家们创建了“EUCAST-GPT-expert”,该系统遵循严格的欧洲抗菌药物敏感性测试委员会(EUCAST)指南来解释抗菌耐药机制。通过结合最新数据和专家规则,该系统在数百个细菌分离株上进行了测试,帮助识别对抗生素耐药性的细菌。

“抗生素耐药性是全球日益严重的威胁,我们迫切需要更快、更可靠的工具来检测它,”领导这项研究的阿德里安·埃格利说。“我们的研究是将AI用于常规诊断的第一步,以帮助医生更快地识别耐药细菌。”

AI系统在检测某些类型的耐药性方面表现良好,但并不完美。虽然它在识别某些抗生素耐药细菌方面表现出色,但有时会错误地标记非耐药细菌,这可能导致治疗延迟。相比之下,人类专家在确定耐药性方面更为准确,但AI系统仍然可以帮助标准化和加速诊断过程。


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