Een nieuwe studie gepubliceerd in het tijdschrift Nature Medicine heeft aangetoond hoe kunstmatige intelligentie (AI) snel en nauwkeurig antibioticaresistentie bij bacteriën kan detecteren, waardoor de tijd die nodig is voor de diagnose aanzienlijk wordt verkort. De studie, uitgevoerd door onderzoekers van de Universiteit van Californië, San Francisco (UCSF), heeft het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen in de diagnose en behandeling van bacteriële infecties, waardoor professionals in de gezondheidszorg gerichtere en effectievere therapieën kunnen bieden.

Het onderzoeksteam, onder leiding van dr. Charles Chiu, ontwikkelde een AI-algoritme dat DNA-sequentiegegevens uit bacteriële monsters analyseert om genetische markers te identificeren die verband houden met antibioticaresistentie. Door gebruik te maken van machine learning-technieken werd het algoritme getraind op een grote dataset van bacteriële genomen en antibioticaresistentieprofielen. Dankzij deze training kon de AI patronen herkennen en nauwkeurige voorspellingen doen over antibioticaresistentie in nieuwe bacteriële monsters.

In hun onderzoek testten de onderzoekers hun AI-algoritme op meer dan 1.000 klinische monsters van patiënten met bacteriële infecties. De resultaten toonden aan dat het AI-algoritme antibioticaresistentie met een hoge gevoeligheid en specificiteit kon detecteren. Opvallend is dat de AI in slechts 30 minuten antibioticaresistentie kon identificeren, vergeleken met traditionele methoden die dagen of zelfs weken kunnen duren.

Deze snelle detectie van antibioticaresistentie is cruciaal voor het optimaliseren van de patiëntenzorg. Door snel de specifieke antibiotica te identificeren waartegen een bacterie resistent is, kunnen zorgverleners de juiste antibiotica voorschrijven en behandelplannen dienovereenkomstig aanpassen, zodat patiënten vanaf het begin de meest effectieve therapieën krijgen. Dit verbetert niet alleen de patiëntresultaten, maar helpt ook de groeiende dreiging van antimicrobiële resistentie wereldwijd te bestrijden.

De op AI gebaseerde diagnostische aanpak die in dit onderzoek is ontwikkeld, heeft verschillende voordelen ten opzichte van traditionele methoden. Het is sneller, nauwkeuriger en kan worden geautomatiseerd, waardoor de last voor klinische laboratoria wordt verminderd en eerdere interventies mogelijk worden gemaakt. Bovendien kan het AI-algoritme voortdurend worden getraind en bijgewerkt met nieuwe gegevens, zodat het actueel blijft in het veranderende landschap van antibioticaresistentie.

De onderzoekers overwegen hun AI-technologie te integreren in de klinische praktijk, mogelijk via diagnostische platforms of point-of-care-apparaten. Dit zou snelle tests op antibioticaresistentie mogelijk maken, rechtstreeks in ziekenhuizen, klinieken of zelfs afgelegen gezondheidszorginstellingen. Door realtime informatie over antibioticaresistentie te verstrekken, kan AI-aangedreven diagnostiek artsen helpen weloverwogen beslissingen te nemen over patiëntenbeheer, waardoor uiteindelijk de kwaliteit van de zorg wordt verbeterd en de effectiviteit van antibiotica voor toekomstige generaties behouden blijft.