מתקדמים כלפי טיפולים רפואיים אופטימליים, חוקרים בבית החולים בקליבלנד יצרו פריצה באמצעות השימוש בבינה מלאכותית. הם יצרו מודל AI שמומחה בחידוש אסטרטגיות הכי יעילות להנקת אנטיביוטיקות בכדי למנוע זיהום בקטריאלי, בהתמקדות בשיעורי גידול של הבקטריות בתנאים שונים. העבודה המשמעותית הזו, בראשות צוותו של ד"ר ג'ייקוב סקוט ממחלקת התאוריה של המיילדון התרגומי והאונקולוגיה, התקיימה בעמוד הראשון בעיתון האקדמיה הלאומית של המדעים.
האנטיביוטיקה הגדולה אורכת באופן משמעותי את תוחלת החיים הממוצעת בארה"ב בכעשור קרוב לוודאי על פני מה שהיו פעם פציעות חמורות וזיהומים שהקשו על החיים. עם זאת, היעילות עלולה להיחוס עקב שימוש יתר, המשמיד לנו לבקטריות שמתקיימת בה עליית צורת החיים המתנגשת בה. ד"ר סקוט הדגיש כי המעבר לשיטות חדשות להתמודד עם זיהומי בקטריות חיוני כאשר התקרה של העמידות לאנטיביוטיקה נטרפית, יוצג כאיום פוטנציאלי שיחס מביא על הכחם לכיבוש פציעות סרטן לפי 2050.
השכפה מהירה של בקטריות, כולל הפיכת גינות אנטיביוטיות המקטן לחידה מרכזית נגד טיפול. מודל המעגן מתברר כאסטרטגיה מתחילה, עם ספקי שירות רפואה שמשתמשים באנטיביוטיקות שונות מחליפים מתוך ברחבת הדעת כדי להגביל את פיתוח העמידות של הבקטריות. הנוהלים המובנים לשיטה זו חסרים במוסדות רפואיים.
בחינת שיטות לשפר את תהליך זה של מעגן אנטיביוטי, דיוויס וויבר, ד"ר, סטודנט לרפואה ומחבר ראשון, וג'ף מלטאס, ד"ר, חוקר לאחר דוקטורט, השתמשו במודלים מחשוביים ולמידת למידה. טכניקה זו משתמשת בניסוי וטעית כדי לשדרג את היכולות ההחלטה של הAI. המחקר שלהם ממחיש כי AI יכולה להצטיין ביצירת מערכות יעילות להנקת אנטיביוטיקה עם וריאציות במדידות אנושיות ועדיין להביא לתוצאות אמינות.
הAI של הצוות הציג מיומנות בגימור מערכות מעגן אפקטיביות נגד קטריות ויש אף על פיתגמה כשהAI הזה מחזיק פוטנציאל להנחות בפרוטוקולי טיפול זיהומים בכללי בית חולים. החוקרים מעוניינים גם להרחיב את היישום של הAI זה להיאבק נגד עמידות לטיפול במחלות מעבר לזיהומים בקטריות, מעניקים תקווה לניהול סרטנים שעמידים בתרופה בעתיד.
שאלות חשובות & תשובות:
– למה גישת הAI למרשמים של אנטיביוטיקות נחשבת ממציאותית?
גישת הAI היא ממציאותית משום שהיא משלבת מודלים מחשב ולמידה מחדש כדי לייעל את אסטרטגיות המעגן האנטיביוטי, דבר המהווה צעד העבר מהשיטות הפחות מערכתיות המשמשות כיום. זה עוזר באיתור דרכים היעילות ביותר להחליף בין אנטיביוטיקות שונים במטרה למזער את פיתוח העמידות הבקטריאלית.
– מהן האתגרים המרכזיים הקשורים למרשמים של אנטיביוטיקות?
המכפלה המהירה של הבקטריות ושיעורי התפתחות המטוטנים שמובילים לעמידות לאנטיביוטיקה הם אתגרים עיקריים. בנוסף, אין ניהול מטפל באנטיביוטיקות, או שיטות נוגדות אחרות, והמוסדות הרפואיים משתמשים בגישות שונות, שיכולות להיות ביטוחות ולהיגרום באי־פוריות ואף להחמיר את הבעיות הקשורות לעמידות.
– אילו סכסוכים קיימים לגבי השימוש בAI בקבלת החלטות רפואיות?
קיימים סכסוכים לגבי הבהירות של ההחלטות של AI, הנחיות פוטנציאליות שלגורמים לא ל־בֵּס מקרמים, והנדבך על שוקל השאלות האתיות להוראת החלטות בריאותיות קצוניות למכונות. ההתלות ביישום ה־AI עלולה לעלות על שאלות על כשרון המטפלים האנושיים וההשלכות ללמידה ולתעסוקת רפואה.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– AI יכולה לזהות את שיטות המעגן אנטיביוטיות היעילות ביותר, שעשויות להאט או למנוע את הפיתוח של חיידקים עמידים.
– היא יכולה להתייחס למספר גורמים ולהשתנות לתנאים חדשים מהר יותר מאשר אדם.
– מודל AI יכול עדיין לקבל החלטות אמינות גם עתיים בהן מידות האדם שונות, מעיד על עמידות.
חסרונות:
– מודלי AI מחייבים נתונים משמעותיים לאימון, ויכולות להיה הגבלות ברכיבת נתונים איכותיים, מייצגים.
– שגיאות בקבלת ההחלטה של AI יכולות לגרור השלכות בריאות קשות, וטבע ה־'תיק השחור' של ממחשב אוכלוסיסטי עלול להקשות על העניינים המאחורי ההמלצות האישיות לא ספציפיות.
– התלות המוגבלת ביישום של AI עשויה להוביל להשפלתו של התומכות האנושית והרגישות בתחום הרפואה.