导读 科学家们利用人工智能的想法来识别世界各地的抗生素耐药性模式。一个国际科学家团队，包括埃克塞特大学生命系统研究所的 Robert Beardmor
科学家们利用人工智能的想法来识别世界各地的抗生素耐药性模式。
一个国际科学家团队，包括埃克塞特大学生命系统研究所的 Robert Beardmore 教授，使用数学模型从全球收集的 650 万个数据点中提取抗生素耐药性模式。
研究人员检查了来自医疗公司和卫生机构的大量数据集，以确定抗生素耐药性如何变化的模式。
辉瑞公司发布了医学上最完整的数据集，辉瑞公司已经整理了 20 年的数据。
使用这个名为 ATLAS 的数据集，该团队能够比较公共领域中已经存在的信息，以突出差异并预测未来阻力的增加。
作者发现 ATLAS 提供了截然不同的画面，包括以前从未见过的阻力。他们还强调了非洲缺乏可用的数据。
研究人员认为，新技术将极大地促进对耐药性如何增长以及在何处增长的理解和认识。
该研究于2022 年 5 月 25 日星期三发表在《自然通讯》上。
该研究的主要作者比尔德莫尔教授说：“人工智能是一种可以帮助解决抗生素耐药性问题的技巧，但国家卫生机构需要发布更多数据才能实现这一目标。
“耐药性似乎确实在增加，但即使由于成功的卫生政策改变或新的医疗技术而下降，缺失的数据也使得这些减少难以被发现。”
抗生素耐药性被认为是对全球健康的最重大威胁之一。抗生素耐药性可以影响任何国家、任何年龄的任何人。
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