Antimikrobielle Resistenz stellt eine der drängendsten Herausforderungen der öffentlichen Gesundheit dar und verursacht weltweit jährlich etwa fünf Millionen Todesfälle sowie steigende Kosten für Gesundheitssysteme. Der übermäßige Einsatz von Antibiotika in Medizin, Landwirtschaft und Tierhaltung beschleunigt die Entwicklung resistenter Erreger, besonders in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Herkömmliche Diagnosemethoden erweisen sich oft als zu langsam und unzureichend integriert, um auf dynamische Bedrohungen zu reagieren. Vor diesem Hintergrund setzen Forscher zunehmend auf Künstliche Intelligenz, um Resistenzmuster vorherzusagen, Antibiotikaeinsatz zu optimieren und Früherkennungsstrategien zu verbessern. Eine Übersichtsarbeit von Wissenschaftlern des Peking Union Medical College Hospital und des Xiangya Third Hospital der Central South University, veröffentlicht im Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital, beleuchtet den Einsatz von Maschinellem Lernen und Deep Learning in der Überwachung, Diagnose, Behandlungsoptimierung und Arzneimittelentwicklung.

Die Studie gliedert den Beitrag von KI in vier Kernbereiche. Im epidemiologischen Monitoring analysieren Algorithmen wie XGBoost Krankenhausdaten zu Resistenzen und Antibiotikaverbrauch, um Ausbrüche vorab zu prognostizieren und Behörden zu frühzeitigen Maßnahmen zu veranlassen. Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache durchsuchen elektronische Patientenakten und soziale Medien, um Resistenz-Hotspots in Echtzeit zu identifizieren. In der Diagnostik ermöglichen KI-Modelle, trainiert auf Massenspektrometrie und Genomdaten, die Identifikation resistenter Bakterien innerhalb weniger Stunden. Mit Datensätzen von über 300.000 Proben erreichten solche Modelle hohe Genauigkeit bei Erregern wie Staphylococcus aureus und Klebsiella pneumoniae, was ihre klinische Relevanz unterstreicht.

Bei der klinischen Entscheidungsfindung reduzieren KI-Systeme die Verschreibung unpassender Antibiotika um bis zu 50 Prozent und fördern einen rationalen Medikamenteneinsatz in Einrichtungen. In der Arzneimittelentwicklung entdecken Deep-Learning-Modelle neue Wirkstoffklassen mit innovativen Mechanismen, wie bei den Substanzen Halicin und Abaucin. Diese Fortschritte wandeln den Ansatz von reaktiver zu prädiktiver Bekämpfung um, indem sie genomische, klinische und umweltbezogene Daten integrieren, um verborgene Übertragungswege aufzudecken und personalisierte Behandlungen zu ermöglichen. Die Autoren betonen die Notwendigkeit besserer Datenqualität, algorithmischer Transparenz und ethischer Kontrolle, um den vollen Nutzen zu realisieren. Interdisziplinäre Kooperationen seien essenziell, um Innovationen in praktische Anwendungen umzusetzen.

Der Paradigmenwechsel durch KI und Infektionsforschung verändert die globale Gesundheitsvorsorge. In Krankenhäusern ermöglichen Diagnose- und Entscheidungstools schnellere, zielgerichtete Therapien, die den Missbrauch von Antibiotika minimieren und Behandlungserfolge steigern. Auf breiterer Ebene leiten prädiktive Analysen die Ressourcenzuteilung und ermöglichen die frühe Eindämmung resistenter Erreger. In der Pharmazie beschleunigt KI die Entdeckung neuer Substanzen durch Erkundung chemischer Räume jenseits konventioneller Ansätze. Mit fortschreitender Technologie gewinnen Standardisierung von Daten, interpretierbare Modelle und internationale Zusammenarbeit an Bedeutung. KI positioniert sich als zentraler Bestandteil präziser Infektionskontrolle und nachhaltiger Gesundheitssysteme.

Original Paper:

人工智能技术在微生物耐药防控中的应用

Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

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