Il gruppo di ricerca, guidato dal dottor Charles Chiu, ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale che analizza i dati di sequenziamento del DNA da campioni batterici per identificare marcatori genetici associati alla resistenza agli antibiotici. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, l’algoritmo è stato addestrato su un ampio set di dati di genomi batterici e profili di resistenza agli antibiotici. Questa formazione ha consentito all’intelligenza artificiale di riconoscere modelli e fare previsioni accurate sulla resistenza agli antibiotici in nuovi campioni batterici.
Nel loro studio, i ricercatori hanno testato il loro algoritmo AI su oltre 1.000 campioni clinici di pazienti con infezioni batteriche. I risultati hanno dimostrato che l’algoritmo AI potrebbe rilevare la resistenza agli antibiotici con elevata sensibilità e specificità. In particolare, l’intelligenza artificiale è stata in grado di identificare la resistenza agli antibiotici in soli 30 minuti, rispetto ai metodi tradizionali che possono richiedere giorni o addirittura settimane.
Questa rapida individuazione della resistenza agli antibiotici è fondamentale per ottimizzare la cura dei pazienti. Identificando rapidamente gli antibiotici specifici a cui un batterio è resistente, gli operatori sanitari possono prescrivere antibiotici appropriati e adattare di conseguenza i piani di trattamento, garantendo che i pazienti ricevano le terapie più efficaci fin dall’inizio. Ciò non solo migliora i risultati dei pazienti, ma aiuta anche a combattere la crescente minaccia della resistenza antimicrobica in tutto il mondo.
L’approccio diagnostico basato sull’intelligenza artificiale sviluppato in questo studio presenta numerosi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali. È più veloce, più accurato e può essere automatizzato, riducendo il carico sui laboratori clinici e consentendo interventi tempestivi. Inoltre, l’algoritmo AI può essere continuamente addestrato e aggiornato con nuovi dati, garantendo che rimanga aggiornato con il panorama in evoluzione della resistenza agli antibiotici.
I ricercatori prevedono di integrare la loro tecnologia AI nella pratica clinica, potenzialmente attraverso piattaforme diagnostiche o dispositivi point-of-care. Ciò consentirebbe di effettuare test rapidi sulla resistenza agli antibiotici direttamente negli ospedali, nelle cliniche o anche in strutture sanitarie remote. Fornendo informazioni in tempo reale sulla resistenza agli antibiotici, la diagnostica basata sull’intelligenza artificiale può aiutare i medici a prendere decisioni informate sulla gestione dei pazienti, migliorando in definitiva la qualità delle cure e preservando l’efficacia degli antibiotici per le generazioni future.
