Combaten bacterias resistentes a antibióticos con inteligencia artificial
Un sistema de inteligencia artificial aplicado a la medicina podría analizar grandes volúmenes de datos con eficacia, permitiendo la toma de decisiones humanas en corto plazo, y logrando obtener la medicina adecuada para contrarrestar la enfermedad en estudio.
Entre los problemas médicos más encontrados, es la presencia de bacterias resistentes a los antibióticos, que, a falta de una solución efectiva, hay pacientes que mueren al contraer un cuadro infeccioso de esta clase.
Aunque contamos actualmente con recursos para combatir las bacterias resistentes a los antibióticos, es el tiempo de espera mientras se encuentra el antibiótico adecuado y efectivo, lo que podría complicar un cuadro médico, sin contar el tiempo que se toma el laboratorio en cultivar y analizar muestras, junto con las pruebas de drogas que se realizan hasta lograr la efectividad, todo este proceso es costoso y algunos pacientes no pueden esperar debido a el estado crítico que puedan presentar.
Pensando en obtener resultados rápidos y eficaces, un grupo de científicos de la Universidad ETZ Zúrich de Suiza, entrenaron algoritmos de un sistema de inteligencia artificial con datos de espectrometría de masas, para enseñarles la detección automática de bacterias con resistencia a antibióticos.
Durante la investigación, los científicos buscaron obtener resultados rápidamente, incluso hasta 24 horas antes en comparación a las herramientas tradicionales, lo que permite a los médicos comenzar tratamientos con mayor precisión y eficacia a sus pacientes.
El sistema fue entrenado usando una base de datos de mas de 300.000 espectros de masas de bacterias individuales, lo que cubre un alrededor de 800 bacterias diferentes y mas de 400 antibióticos diferentes, logrando que el algoritmo detectara la resistencia de forma automática. Resolviendo preguntas importantes y necesarias a la hora de trabajar rápidamente ante un paciente que presente un cuadro clínico de gravedad en cuanto a infecciones.
Por ahora la investigación se ha realizado en laboratorios, el equipo tiene previsto presentar un ensayo clínico con resultados en pacientes reales.
Mas información en https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2022/01/ai-offers-a-faster-way-to-predict-antibiotic-resistance.html
