抗生素也許是現(xiàn)代最重要的一項發(fā)明，抗生素拯救了全世界無數(shù)人的生命。不幸的是，它們使用得越多，效果就越差。

     然而，來自 Technion 和 Maccabi KSM 研究與創(chuàng)新中心的研究人員在周四發(fā)表在《科學》雜志上的一項同行評審研究中發(fā)現(xiàn)，人工智能可用于將抗生素耐藥性的風險降低 50%。該研究得到了美國國立衛(wèi)生研究院 (NIH)、以色列科學基金會的以色列精準醫(yī)學伙伴計劃、歐洲研究委員會 (ERC)、Ernest 和 Bonnie Beutler 基因組醫(yī)學卓越研究計劃、D . Dan & Betty Kahn Foundation 和 Wellcome Trust。

抗生素耐藥性測試的示意圖

     隨著時間的推移，隨著細菌的繁殖和進化，它們會產(chǎn)生突變，包括對抗生素的耐藥性。這實際上意味著通常可以治療的疾病變得無法治療。然而，以色列研究人員發(fā)現(xiàn)了一種根據(jù)每位患者的病史個性化抗生素處方的方法。

     他們研究了傷口和尿路感染患者的抗生素耐藥性，發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)情況下，耐藥性是由于患者體內(nèi)已經(jīng)存在的耐抗生素細菌再次感染而產(chǎn)生的。因此，研究人員開發(fā)了一種機器學習算法，根據(jù)過去的感染史來預測再次感染耐藥細菌的風險。

Nitzan Zohar/Technion 發(fā)言人辦公室

     該研究的主要作者 Mathew Stracy 博士說：“我們發(fā)現(xiàn)，患者過去感染的抗生素敏感性可以用來預測他們在抗生素治療后再次出現(xiàn)耐藥性感染的風險。使用這些數(shù)據(jù)，連同患者的年齡和性別等人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)使我們能夠開發(fā)算法。”