El problema de enfrentarse a bacterias resistentes a los antibióticos, actualmente no encuentra una solución concreta, y es inevitable que las personas que las contraen terminen pereciendo trás un cuadro infeccioso.
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| Existen bacterias resistentes a los antibióticos. Foto de CDC en Pexels |
Aunque algunas áreas se muestran escépticas, el uso de la inteligencia artificial (IA) en salud abre nuevas oportunidades en este campo, ya que puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos, y facilitar la toma de decisiones tras combinar nueva información con los patrones detectados por estos sistemas.
Beneficios de la IA en esta área:
Si bien ya hay recursos disponibles para combatir las bacterias resistentes a los antibióticos, el trabajo de averiguar qué antibióticos aún son efectivos contra ciertos patógenos a menudo puede demorar más de 2 días. Tiempo del que el paciente muchas veces no dispone.
Este retraso se debe al hecho de que estamos cultivando muestras en laboratorios y realizando pruebas para medicamentos en placas de Petri, para evaluar su efectividad. Además, los costos de estos procesos son sumamente elevados.
En la Universidad ETH de Zürich, Suiza, crearon un sistema de IA utilizando un conjunto de datos de más de 300.000 mil espectros de masas de bacterias individuales. Como resultado, crearon una base de datos que cubría alrededor de 800 bacterias y más de 40 antibióticos, y lograron detectar de forma autónoma la resistencia a los antibióticos a partir de esta base de datos.
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| Científicos de la Universidad ETH de Zürich, en Suiza, crearon el sistema de IA. Foto de Chokniti Khongchum en Pexels |
Los científicos entrenaron algoritmos de inteligencia artificial utilizando datos de espectrometría de masas y les enseñaron a detectar la resistencia a los antibióticos por sí mismos. Los científicos notaron que el mecanismo puede detectar signos de resistencia a los antibióticos en bacterias 24 horas antes que las herramientas de diagnóstico actuales. La identificación temprana de estos signos permite a los médicos diseñar tratamientos con antibióticos con mayor precisión y comenzar a implementarlos de forma más temprana. Pronto se llevarán a cabo ensayos clínicos para evaluar cómo funcionan los enfoques basados en IA en entornos del mundo real.
El punto más importante de este enfoque es que el algoritmo puede resolver estos problemas muy rápidamente, allanando el camino para la introducción de un tratamiento antibiótico rápido y adaptativo, especialmente cuando se enfrentan a infecciones graves.
Fuente: ETH Zürich
