Искусственный интеллект на основе GPT-4 помогает выявлять устойчивость к антибиотикам

Исследователи из Цюрихского университета (UZH) использовали искусственный интеллект (ИИ) для помощи в идентификации устойчивых к антибиотикам бактерий. Команда под руководством профессора Адриана Эгли из Института медицинской микробиологии UZH впервые изучила, как мощная модель ИИ GPT-4 от OpenAI может быть использована для анализа антибиотикорезистентности.

Учёные применили ИИ для интерпретации стандартного лабораторного теста — диско-диффузионного метода Кирби-Бауэра, который помогает врачам определить, какие антибиотики могут бороться с конкретной бактериальной инфекцией. На основе GPT-4 была создана система "EUCAST-GPT-expert", следующая строгим рекомендациям EUCAST (Европейского комитета по тестированию чувствительности к антимикробным препаратам) для интерпретации механизмов резистентности. Система, использующая актуальные данные и экспертные правила, была протестирована на сотнях бактериальных изолятов для выявления устойчивости к жизненно важным антибиотикам.

Исследование опубликовано в Journal of Clinical Microbiology.

"Устойчивость к антибиотикам — растущая угроза во всём мире, и нам срочно нужны более быстрые и надёжные инструменты для её обнаружения, — говорит руководитель исследования Адриан Эгли. — Наша работа — первый шаг к использованию ИИ в рутинной диагностике для помощи врачам".

Система ИИ показала хорошие результаты в обнаружении определённых типов резистентности, но не была идеальной. Хотя она успешно выявляла бактерии, устойчивые к некоторым антибиотикам, иногда она ошибочно классифицировала чувствительные бактерии как резистентные, что могло привести к задержкам в лечении. Человеческие эксперты были точнее в определении устойчивости, но ИИ-система могла помочь стандартизировать и ускорить диагностический процесс.

Несмотря на ограничения, исследование подчёркивает преобразующий потенциал ИИ в здравоохранении. Стандартизированный подход к интерпретации сложных диагностических тестов может помочь снизить вариабельность и субъективность ручного анализа, улучшая результаты лечения пациентов.

Эгли подчёркивает, что перед использованием этого инструмента в больницах необходимы дополнительные испытания и доработки. "Наше исследование — важный первый шаг, но мы далеки от замены человеческого опыта. Мы рассматриваем ИИ как дополнительный инструмент, который может поддержать работу микробиологов".

Согласно исследованию, ИИ обладает потенциалом для поддержки глобального ответа на развитие антибиотикорезистентности. При дальнейшем развитии диагностика на основе ИИ может помочь лабораториям по всему миру повысить скорость и точность выявления устойчивых инфекций, способствуя сохранению эффективности существующих антибиотиков.