Оглавление

Исследователи из Цюрихского университета разработали систему на основе GPT-4 для анализа антимикробной резистентности. Команда под руководством профессора Адриана Эгли создала экспертный агент «EUCAST-GPT-expert», который интерпретирует результаты стандартного лабораторного теста Кирби-Бауэра в соответствии с строгими рекомендациями Европейского комитета по тестированию чувствительности к противомикробным препаратам.

Как работает система

Искусственный интеллект анализирует данные диффузионного теста с дисками, который используется для определения эффективности антибиотиков против конкретных бактериальных инфекций. Система была протестирована на сотнях бактериальных изолятов и показала способность идентифицировать резистентность к жизненно важным антибиотикам.

Точность и ограничения

Хотя ИИ-система продемонстрировала хорошие результаты в обнаружении определенных типов резистентности, она не идеальна. Исследователи отмечают, что система иногда ошибочно идентифицировала чувствительные бактерии как резистентные, что потенциально может привести к задержкам в лечении. Человеческие эксперты по-прежнему показывают более высокую точность, но ИИ может помочь стандартизировать и ускорить диагностический процесс.

Интересно наблюдать, как языковые модели начинают вторгаться в традиционно консервативные области медицины. GPT-4 в роли микробиолога — звучит как научная фантастика, но здесь мы видим вполне конкретное применение. Правда, пока что система больше напоминает стажера, который иногда перестраховывается и ошибается, но уже способен взять на себя рутинную часть работы.

Перспективы применения

Исследование, опубликованное в Journal of Clinical Microbiology, подчеркивает потенциал ИИ для трансформации здравоохранения. Стандартизированный подход к интерпретации сложных диагностических тестов может помочь уменьшить вариабельность и субъективность, присущие ручным методам анализа.

Профессор Эгли подчеркивает, что необходимы дополнительные испытания и улучшения перед внедрением этого инструмента в клиническую практику. «Наше исследование — важный первый шаг, но мы далеки от замены человеческого опыта. Мы рассматриваем ИИ как дополнительный инструмент, который может поддержать работу микробиологов».

По материалам MSN.