AI model verbetert detectie van antibioticaresistentie

Gelukkig is er goed nieuws vanuit de wetenschappelijke hoek: onderzoekers van Tulane University hebben een baanbrekend kunstmatige intelligentie (AI) model ontwikkeld tegen antibioticaresistentie. Het zou de medische wereld flink vooruit kunnen helpen.

Het slimme model, genaamd Group Association Model (GAM), werkt met machine learning en bekijkt het volledige DNA profiel van schadelijke bacteriën. Wat dit zo vernieuwend maakt? In tegenstelling tot traditionele tests, die traag zijn en vaak niet nauwkeurig genoeg, herkent dit AI model voor antibioticaresistentie genetische veranderingen zonder dat er vooraf kennis nodig is van hoe die resistentie precies werkt.

De ontwikkeling betekent dat zelfs zeldzame of totaal onbekende mutaties, die normale methodes vaak over het hoofd zien, nu toch worden opgespoord. Superkrachtig dus, en veelbelovend voor snellere en betere diagnoses.

De onderzoekers testten het model op duizenden bacteriestammen van Mycobacterium tuberculosis en Staphylococcus aureus. Het resultaat? Een hogere nauwkeurigheid dan bestaande methodes van de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO), met bovendien veel minder fout-positieve uitslagen. En dat is belangrijk, want verkeerde inschattingen kunnen leiden tot onnodig zware medicatie of een foute behandeling.

Wat deze technologie extra interessant maakt, is dat het niet alleen binnen de gezondheidszorg inzetbaar is. Ook in sectoren als de landbouw, waar antibioticaresistentie steeds meer kopzorgen veroorzaakt zou het een oplossing kunnen bieden.

De onderzoekers zien volop mogelijkheden: denk aan snellere diagnoses, gerichtere behandelingen en een flinke stap vooruit in het bestrijden van deze ‘onzichtbare vijand’. Kortom, een veelbelovende innovatie die verder reikt dan alleen het ziekenhuis.