Kevin TopolskyNeužtenka tarpdisciplininio bendradarbiavimo, kuris trukdo veiksmingiems sprendimams dėl antimikrobinių medžiagų atsparumo
Naudojant dirbtinio intelekto (AI) įrankius, tyrėjai atrado didelių skirtumų kovojant su antimikrobinių medžiagų atsparumu (AMR) skirtingose srityse. Newcastle universiteto ir Kinijos Mokslų akademijos mokslininkų, ypač profesorių David W. Grahamo ir Yong-Guan Zhu bendradarbiavimo pastangomis atliktas didelis peržiūros procesas, kurio metu išnagrinėta per 250 000 mokslinių straipsnių, pabrėžė skirtumus tarp medicinos, aplinkos ir žemės ūkio sričių kalbų ir metodikų, susijusių su AMR.
Išsamus tyrimas pabrėžė šokiruojamą bendradarbiavimo stoką. Paaiškėjo, kad ši tarpdisciplininės dialogo styga yra ypatingas finansiškai nuskurdintose šalyse, nepaisant AMR kylančios didesnės grėsmės jose. Šie išvados, paskelbtos žurnale „Environment International”, pabrėžia kliūtis, stabdančias pažangą siekiant vieningų integruotų One Health sprendimų dėl AMR.
Grahamas išryškino sąlygą harmonizuoti tyrimų metodus, atkreipdamas dėmesį į skirtingus požiūrius tarp sektorių, kurie varžo efektyvų politikos formavimą. Medicinos ir veterinarijos tyrimų atstovai gali sutelkti dėmesį į gyvų patogenų, tuo tarpu aplinkos studijų atstovai dažnai pirmenybę teikia genetiniams tyrimams.
Pritardama tarptautinėms sveikatos institucijoms, tyrimo išvados skatina prevencijos ir bendradarbiavimu grindžiamų stebėsenos strategijų svarbą kovojant su AMR. Zhu taip pat sustiprino skubų poreikį užtikrinti vieningos One Health struktūros saugumą žmonių ir ekologiniam gerovei. Tyrimas pripažįsta AI svarbų vaidmenį ateities tyrimuose ir skatina tolesnį šios technologijos naudojimą, siekiant užtildyti spragas pasauliniams AMR tyrimams.
Pasaulinis AMR grėsmė reikalauja vieningo tyrimų fronto
Antimikrobininis atsparumas (AMR) yra rimta pasaulinė sveikatos problema, kuri pabrėžia skubų vieningos strategijos poreikį. Tai apima mikroorganizmų, tokių kaip bakterijos, virusai, parazitai ir grybai, gebėjimą atspariai priešintis vaistų veikimui, dėl ko standartiniai gydymo būdai tampa neveiksmingi, infekcijos išlieka, žymiai padidindamos plitimo, sunkios ligos ir mirties riziką. aptariamas AI analizė yra svarbi, nes ji išryškina tyrimų pastangų kovojant su AMR išsiliejimo pobūdį, nurodydamas kritinę kliūtį kurti jungtinį, efektyvų atsaką į šį klausimą. AMR gali kilti iš įvairių šaltinių, įskaitant pernelyg didelį ir netinkamą antibiotikų naudojimą žmonėms, gyvūnams ir augalams, ir ši daugiapusi problema reikalauja išsamios tyrimų ir sprendimų plėtros priemonės.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
Kas yra One Health? One Health yra bendradarbiavimo, daugiašalio ir transdisciplinio požiūrio, veikiančio vietiniu, regioniniu, nacionaliniu ir pasauliniu mastu su tikslu pasiekti optimalius sveikatos rezultatus, pripažįstant sąveiką tarp žmonių, gyvūnų, augalų ir jų bendro aplinkos. Šis požiūris yra ypač svarbus AMR atžvilgiu, nes jis skatina bendradarbiavimą tarp disciplinų ir sektorių.
Kodėl tarpdisciplininis bendradarbiavimas yra kritiškas AMR tyrimuose? Toks bendradarbiavimas palengvina žinių ir strategijų pasikeitimą kovojant su AMR, atsižvelgiant į jo sudėtingumą, kuris apima žmonių sveikatos, gyvūnų sveikatos ir aplinkos sritis. Sugebėjimas bendradarbiauti per sektorius gali leisti veiksmingiau kurti politiką ir gydymo metodus.
Svarbiausi iššūkiai ar ginčai:
– Duomenų dalijimasis: Jautrių duomenų dalijimasis tarp skirtingų sričių kelia etinius ir privatumo susirūpinimus, kurie gali stabdyti bendradarbiavimo tyrimus.
– Finansiniai apribojimai: Finansiniai apribojimai, ypač skurdžiose ir vidutinio pajamų šalyse, gali apriboti plačiai išplitusį, daugiašalį tyrimą dėl AMR ir One Health iniciatyvų įgyvendinimą.
– Antibiotikų vartojimo praktika: Yra prieštaringi interesai ir praktikos dėl antibiotikų vartojimo žmogaus sveikatos, gyvūnų sveikatos ir žemės ūkio srityse, kurie gali trukdyti vieningam požiūriui dėl AMR.
AI privalumai ir trūkumai AMR tyrimuose:
AI privalumai AMR tyrimams:
– Tikslumas: AI gali analizuoti didžiulius duomenų kiekius labai tiksliu būdu, nustatydamas šablonus ir nesuderinamumus tarp skirtingų tyrimų sektorių.
– Greitis: AI įrankiai gali apdoroti ir analizuoti duomenis žymiai greičiau nei tradiciniai metodai, pagreitindami tyrimų pastangas.
AI trūkumai AMR tyrimuose:
– Sudėtingumas ir išteklių poreikis: AI modelių kūrimas ir palaikymas reikalauja žymių skaičiavimo išteklių ir kompetencijos, kurie gali būti nepasiekiami visiems tyrimų grupėms.
– Poslinkis: Jei AI algoritmai yra apmokomi pagal iškreiptus ar nevienodai paskirstytus duomenis iš įvairių disciplinų, gauti įžvalgos gali būti iškreiptos ar ribotos.
Norint sužinoti daugiau apie AMR platesnį kontekstą ir galimus bendradarbiavimo karkasus, galite rasti susijusios informacijos šiose oficialiose ir patikimose šaltinyse:
– Pasaulio sveikatos organizacija (PSO)
– Ligų kontrolės ir prevencijos centrai (CDC)
– Vienųjų Tautų Maisto ir žemės ūkio organizacija (FAO)
– Pasaulinė gyvūnų sveikatos organizacija (OIE)
Šiuose tinklalapiuose yra pagrindinių žinių, politikos gairių ir dabartinių tyrimų tendencijų, kurios apšvies ir praturtins supratimą apie AMR bei pasaulinių AMR tyrimų pastangų AI analizės reikšmę.
