كيف يعالج الذكاء الاصطناعي مشكلة مقاومة مضادات الميكروبات في العناية المركزة؟

يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تقييمات في نفس اليوم لمقاومة مضادات الميكروبات للمرضى في العناية المركزة، وهو أمر بالغ الأهمية لمنع الإنتان المهدد للحياة.

مقاومة مضادات الميكروبات

تشكل مقاومة مضادات الميكروبات، وهي عملية تطوير الكائنات الحية الدقيقة لدفاعات ضد العلاج، تحديًا هائلًا للرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم.

وتشير التقديرات إلى أنها تسبب 1.2 مليون حالة وفاة على مستوى العالم، وفق ما نشره موقع ميديكال إكسبريس.

الإنتان

يمكن أن تصبح العدوى في مجرى الدم مقاومة للمضادات الحيوية وتؤدي إلى حالة تهدد الحياة، وهي الإنتان.

وبمجرد أن تصل العدوى إلى مرحلة الإنتان، فهناك احتمال كبير أن يصاب المرضى بسرعة بفشل الأعضاء والصدمة وحتى الموت.

يعاني بعض المرضى من مقاومة مضادات الميكروبات أكثر من غيرهم، وذلك بسبب التعرض السابق للمضادات الحيوية، وجيناتهم، وحتى نظامهم الغذائي، مما قد يؤدي إلى تغيير ميكروبيومهم.

والآن، يستغل العلماء قوة الذكاء الاصطناعي لتقييم مقاومة مضادات الميكروبات لدى المرضى في وحدات العناية المركزة وتحديد التهابات مجرى الدم المسببة للإنتان.

تعاون باحثون من مختلف أنحاء كلية كينجز لندن وأطباء من مؤسسة جايز وسانت توماس التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية في هذه الدراسة متعددة التخصصات - والتي يأملون أن تساعد في تحسين نتائج المرضى المصابين بأمراض خطيرة. نُشر البحث في مجلة PLOS Digital Health.

وفي إطار الخطوات المهمة التي قطعها الفريق في هذا المجال، أظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توفير فرز المرضى في نفس اليوم في وحدات العناية المركزة، وخاصة في البيئات ذات الموارد المحدودة. كما أن هذه التكنولوجيا أكثر فعالية من حيث التكلفة من الاختبار اليدوي.

إن التقييمات الحالية لمرضى العناية المركزة تستغرق وقتًا طويلًا وتتطلب اختبارات معملية طويلة، وتتطلب زراعة البكتيريا في المختبر، وتستغرق ما يصل إلى خمسة أيام. ويمكن أن يكون لهذا تأثير كبير على نتائج الرعاية، وخاصة بالنظر إلى هشاشة مرضى العناية المركزة، الذين قد يعانون من أمراض تهدد حياتهم.

إن إتاحة هذه المعلومات في وقت أقرب من شأنه أن يمكّن الأطباء من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة بشأن الرعاية الصحية ــ بما في ذلك ما إذا كان ينبغي استخدام المضادات الحيوية. والواقع أن الاستخدام السليم للمضادات الحيوية يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالنتائج الإيجابية التي يحققها المرضى.

وقال المؤلف الأول، ديفيد فيراري، من كينجز كوليدج لندن: "تقدم دراستنا المزيد من الأدلة على فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وهذه المرة فيما يتعلق بالقضايا الحاسمة المتمثلة في مقاومة مضادات الميكروبات والتهابات مجرى الدم، وتأتي هذه الدراسة في وقت مهم، حيث تستثمر هيئة الخدمات الصحية الوطنية في موارد البيانات المشتركة، مما يساعد على جعل رعاية المرضى أكثر تعاونًا وكفاءة".

وأضاف: "إن استخدامنا للتعلم الآلي يوفر طريقة جديدة لمعالجة القضية السريرية المهمة المتمثلة في مقاومة مضادات الميكروبات، ونأمل أن توفر الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة للأطباء في اتخاذ القرارات المهمة، وخاصة فيما يتعلق بوحدة العناية المركزة".

وأضافت الدكتورة ليندسي إدواردز، الخبيرة في علم الأحياء الدقيقة في كينجز كوليدج لندن: "إن إحدى الطرق المهمة لمواجهة التهديد الخطير المتمثل في مقاومة مضادات الميكروبات تتمثل في حماية المضادات الحيوية التي لدينا بالفعل، وهو ما يسير جنبًا إلى جنب مع الحاجة الملحة إلى التشخيص السريع".

وأردفت: "في كثير من الأحيان، يأتي المرضى المصابون بعدوى مقاومة للأدوية إلى وحدة العناية المركزة في حالة حرجة وقد لا يعيشون لفترة كافية لتحديد نوع العدوى التي أصيبوا بها وفقًا للمعايير الذهبية الحالية للتشخيص، لذا، يواجه الأطباء السريريون موقفًا صعبًا حيث يتعين عليهم وصف مضاد حيوي واسع الطيف بطريقة عمياء لإنقاذ المريض، ومع ذلك، فإن هذا من شأنه أيضًا أن يقتل العديد من الميكروبات المفيدة في ميكروبيوم المريض، دون قتل العامل الممرض الضار، بل قد يجعل العامل الممرض أكثر مقاومة للدواء".

وقالت: "إن نتائج هذه الدراسة واعدة بشكل لا يصدق حيث أن استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع تشخيص العدوى للسماح بوصف المضاد الحيوي الصحيح لا يمكن أن يكون له تأثير كبير على بقاء المريض ونتائج رعايته فحسب؛ بل يمكن أن يساعد أيضًا في الحفاظ على المضادات الحيوية التي طورناها بالفعل ومنع تطور المزيد من مقاومة المضادات الحيوية".