Штучний інтелект в мікробіологічній практиці – можливості та перспективи

Мікробіологічна практика, фундаментальний аспект сучасної медицини та мікробіології, передбачає ідентифікацію мікроорганізмів за допомогою таких методів, як культивування мікрорганізмів, молекулярний аналіз та візуалізація. Традиційні методології, що використовуються для цієї мети, добре зарекомендували себе, але відомі своїми тривалими термінами та є  затратними щодо залучення робочої сили [1].

Точна ідентифікація та класифікація видів мікробів є значною проблемою. Класичні мікробіологічні методи, включаючи біохімічні тести та мікроскопію, дають не завжди правильну ідентифікацію через оманливі морфологічні характеристики або атипову поведінку, яку демонструють певні штами мікроорганізмів [2]. Визначення чутливості бактеріальних ізолятів до антибіотиків при виборі лікування також є складним завданням. Традиційні методи визначення чутливості, такі як диско-дифузійний метод, є трудовмісткими та іноді потребують точного прогнозування реакції інфекційного штаму на антибіотики, що призводить до неоптимального вибору лікування та потенційних терапевтичних ускладнень. Традиційні методи вимагають роботу команди висококваліфікованого персоналу та  наявність спеціалізованого обладнання, що становить проблему в умовах обмежених ресурсів, через це існує підвищена ймовірність помилки [3].

Застосування штучного інтелекту (ШІ) в ідентифікації та аналізі мікроорганізмів зробило революцію в цій галузі, призвівши до швидших та надійніших результатів порівняно з традиційними методами. Моделі машинного навчання можуть підвищити швидкість і точність мікробної діагностики шляхом швидкого аналізу складних шаблонів даних. Ідентифікація мікроорганізмів за допомогою штучного інтелекту змінює не лише клінічні процедури, але й сферу дослідження ліків, щоб виявити потенційні терапевтичні мішені, покращити процес розробки ліків та покращити пошук антимікробних засобів для запобігання широкому спектру інфекцій [4]. Використання ШІ в мікробній діагностиці стало багатогранним і важливим інструментом, який охоплює розпізнавання образів, моделювання, прогнозування та підвищення ефективності аналізу мікроорганізмів. Алгоритми на базі ШІ здійснили революцію в цій галузі, досліджуючи величезні набори даних про мікроорганізми та виявляючи закономірності та порушення, які аналітикам-людям було б складно виявити швидко та точно. Ця здатність особливо важлива для раннього виявлення інфекційних захворювань, де швидка ідентифікація видів мікроорганізмів та схем їх передачі може допомогти в розробці ефективних стратегій стримування інфекцій [2].

Діагностичні інструменти на базі штучного інтелекту матимуть значний вплив, оскільки машинне навчання та обчислювальні можливості вдосконалюватимуться. Розвиток систем штучного інтелекту трансформує управління захворюваннями та реагування громадського здоров’я, швидко виявляючи інфекції, включаючи нові та стійкі до ліків штами мікроорганізмів. Роль у розробці вакцин, резистентності до антимікробних препаратів та епідеміологічному спостереженні продовжуватиме розширюватися, покращуючи нашу здатність ефективно реагувати на інфекційні захворювання. Оскільки етичні міркування та нормативно-правові бази продовжують розвиватися, очікується, що використання штучного інтелекту в мікробній діагностиці стане життєво важливим компонентом у значній трансформації майбутнього охорони здоров’я, надаючи персоналізовані та точні діагностичні рішення, гарантуючи захист конфіденційності пацієнтів та рівний доступ до інноваційних технологій охорони здоров’я [4].

Штучний інтелект (ШІ) довів свою ефективність і як інструмент моніторингу епідемій. У режимі реального часу ШІ може аналізувати клінічні та епідеміологічні дані, щоб допомогти відстежувати контакти та оцінювати ефективність заходів стримування. Виявлення мікробів за допомогою ШІ революціонізує ідентифікацію та управління епідеміями, зрештою рятуючи життя та зменшуючи вплив інфекційних захворювань на глобальне здоров’я [5].

Штучний інтелект має потенціал для підвищення точності діагнозів, але він повинен продовжувати виконувати свою роль у роботі медичного персоналу. Підтримка балансу між автоматизацією на основі ШІ та людським інтелектом необхідна для етичної практики та безпеки пацієнтів. Медичні працівники зрештою несуть відповідальність за нагляд та лікування пацієнтів, тому ШІ слід розглядати як інструмент, який підтримує та покращує медичну думку, а не замінює її [6].

В результаті інтеграції штучного інтелекту методика мікробної діагностики розвиватиметься дуже швидко. Це дозволить прискорено та точно виявляти патогени, їх резистентність до антимікробних препаратів і таким чином вдосконалювати діагностичні методи та лікування. Крім того, штучний інтелект є важливим для ранньої діагностики захворювань, розробки ліків, персоналізованого лікування та виявлення спалахів. Як результат, переваги для громадського здоров’я та результати охорони здоров’я значно покращаться. Однак вважаємо необхідним враховувати етичні проблеми, такі як конфіденційність пацієнтів, алгоритмічні упередження, безпеку даних, прозорість та доступність.

По суті, ШІ в мікробіологічній практиці та моніторингу епідемій не тільки сприяє охороні здоров’я, оптимізуючи стратегії лікування, але й відіграє ключову роль у захисті громадського здоров’я в глобальному масштабі.

Список літератури

1. Advances in chemical and biological methods to identify microorganisms-from past to present. Franco-Duarte R, Černáková L, Kadam S, et al. Microorganisms. 2019;7:130. doi:10.3390/microorganisms7050130.
2. A comprehensive review of image analysis methods for microorganism counting: from classical image processing to deep learning approaches. Zhang J, Li C, Rahaman MM, et al. Artif Intell Rev. 2022;55:2875–2944. doi: 10.1007/s10462-021-10082-4.
3.  Laboratory diagnosis of tuberculosis in resource-poor countries: challenges and opportunities. Parsons LM, Somoskövi A, Gutierrez C, et al. Clin Microbiol Rev. 2011;24:314–350. doi: 10.1128/CMR.00059-10.
4. Gerke S, Minssen T, Cohen G. Artificial Intelligence in Healthcare. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier; 2020. Ethical and legal challenges of artificial intelligence-driven healthcare; pp. 295–336.
5.  Artificial intelligence as a fundamental tool in management of infectious diseases and its current implementation in COVID-19 pandemic. Kaur I, Behl T, Aleya L, Rahman H, Kumar A, Arora S, Bulbul IJ. Environ Sci Pollut Res Int. 2021;28:40515–40532. doi: 10.1007/s11356-021-13823-8.
6. The potential for artificial intelligence in healthcare. Davenport T, Kalakota R. Future Healthc J. 2019;6:94–98. doi: 10.7861/futurehosp.6-2-94.

Статтю підготувала лікарка-бактеріолог бактеріологічної лабораторії Запорізького ОЦКПХ Еліна Хандога