Использование ИИ для преодоления пробелов в знаниях в борьбе с устойчивостью к противомикробным препаратам
Устойчивость к противомикробным препаратам (УПП) возникает, когда микроорганизмы, вызывающие инфекции, такие как бактерии и вирусы, со временем изменяются и перестают реагировать на антибиотики.
Это затрудняет лечение серьезных заболеваний, таких как ВИЧ, туберкулез и малярия, и увеличивает риск тяжелых заболеваний, распространения болезней и смертности.
УПП особенно затрагивает страны с низким и средним уровнем дохода, где качество воды часто низкое, а распространение УПП через отходы в окружающей среде может быть значительным.
В 2015 году Всемирная организация здравоохранения (WHO) сформулировала Глобальный план действий для координации усилий по борьбе с УПП.
В результате 194 государства-члена WHO взяли на себя обязательства по разработке страновых Национальных планов действий (NAPs) по УПП в рамках концепции «Единое здоровье».
Модель «Единое здоровье» признает взаимосвязь между людьми, животными, растениями и их общей окружающей средой.
Однако недостаточная логистическая мощность, финансирование и плохой доступ к важной информации могут препятствовать обоснованному формированию политики NAP, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода.
Международная команда исследователей под совместным руководством профессора Юн-Гуань Чжу из Китайской академии наук и профессора Дэвида Грэма из Даремского университета (Великобритания) создала инструмент ИИ для преодоления критических пробелов в знаниях, необходимых для разработки политики, и для помощи в подготовке Национальных планов действий.
Исследование опубликовано в журнале Environmental Science & Technology.
Инструмент на основе большой языковой модели, разработанный исследовательской группой и названный AMR-Policy GPT, содержит информацию из документов политики, связанных с УПП, из 146 стран.
Он работает аналогично существующим ИИ-чатам, таким как ChatGPT, но имеет элемент фокусировки, который способствует получению более актуальной, точной и контекстуально релевантной информации об УПП по сравнению с более общими чат-ботами.
Профессор Дэвид Грэм из Департамента биологических наук Даремского университета заявил: «Мы считаем, что наш прототип является ценным отправным пунктом для Национальных планов действий, особенно для тех частей мира, которым не хватает локальных данных или инфраструктуры для поддержки комплексных действий против УПП».
«Любые решения, связанные с глобальным здоровьем, необходимо рассматривать целостно, и наш инструмент поможет направлять разработку политики УПП, увеличивая обмен знаниями между странами по всему миру, особенно в отношении распространения УПП в окружающей среде».
«По сути, он предоставляет лицам, принимающим решения, хорошо задокументированную информацию из всех областей знаний под рукой».
«И благодаря возможности постоянного обновления наша структура гарантирует, что инструмент-чат остается актуальным и эффективным».
Исследователи подчеркивают, что основная цель AMR-Policy GPT — быть «интеллектуальным» источником информации для помощи в процессе формирования политики — как умный друг в комнате, и он не предназначен для написания комплексных NAP.
Исследователи продолжат работу над прототипом и изучат, как его можно улучшить и расширить на основе отзывов пользователей.
В будущем они хотели бы интегрировать еще больше научных знаний с информацией о политике, чтобы создать усовершенствованный AMR-Policy GPT.
Профессор Чжу сказал: «Учитывая огромный и растущий объем информации об УПП и ее возможном влиянии на политику, мы считаем, что ИИ — отличный инструмент для интеграции знаний, а также для первоначального обобщения понимания».
В исследовании также участвовали исследователи из Шанхайского университета Цзяо Тун в Китае и Школы общественного здравоохранения Блумберга Джонса Хопкинса в США.