Künstliche Intelligenz prognostiziert Antibiotikaresistenz in der Intensivmedizin

Die im Iran durchgeführte wissenschaftliche Forschung zeigte das Potenzial für die Vorhersage des Risikos einer multipharmazeutischen Resistenz bei chirurgischen Intensivpatienten mit maschinellen Lernmodellen. Das XGBoost-Modell, das mit klinischen Daten von 106 Patienten entwickelt wurde, zeigte bemerkenswerte Ergebnisse zum Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Verwaltung von Antibiotikaresistenzprognosen und Krankenhausinfektionen.

Antibiotikaresistenzen sind eines der wichtigsten Gesundheitsprobleme, die Behandlungsprozesse vor allem auf Intensivstationen erschweren. Bakterien mit multipler Arzneimittelresistenz können die Kontrolle von Infektionen stärken, indem sie Resistenz gegen mehrere Gruppen von Antibiotika zeigen. Daher ist eine frühzeitige Bestimmung von Hochrisikopatienten wichtig für die Schaffung geeigneter Behandlungsstrategien.

Die Entwicklungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechnologien im Gesundheitsbereich schaffen neue Forschungsfelder für eine frühzeitige Bewertung dieses Problems. Veröffentlicht in Springer Nature wissenschaftliche ForschungDie chirurgisch intensive Pflege von maschinellen Lernmodellen untersucht das Potenzial, das Risiko einer multipharmazeutischen Resistenz bei Patienten vorherzusagen.

Die Forschung wurde mit Daten von 106 Intensivpatienten durchgeführt

Am 28. Oktober 2025 wurde die im Magazin UNC Infectious Diseases veröffentlichte Studie in der chirurgischen Intensivstation des Namazi Hospital im Süden Irans durchgeführt. Im Januar 2022-Dezember 2023 wurden die Patientendaten nach 106 Operationen rückwirkend überprüft.

Die Forscher bewerteten Alter, Geschlecht, zusätzliche Krankheiten, Operationsanamnese, Verwendung von Antibiotika, mikrobiologische Kulturergebnisse und klinische Befunde.

Welche Mikroorganismen werden entdeckt?

Insgesamt 175 mikrobiologische Aufzeichnungen wurden in der Studie ausgewertet. In 145 wurde eine positive Kultur erreicht. In Positivbeispielen wurden folgende Mikroorganismen genannt:

• Escherichia coli: 20 Prozent im Gesicht.

• Acinetobacter: Auf dem Gesicht 17,24.

• Klebsiella: Auf dem Gesicht 16,55.

Multiple Arzneimittelresistenz (MDR) in 62,07 Prozent der Isolate wurden in 3,45 Prozent und fortgeschrittene Arzneimittelresistenz (XDR) bestimmt. Pan-drug resistance (PDR) wurde nicht nachgewiesen.

Wie prognostiziert der XGBoost-Algorithmus Antibiotikaresistenzen?

Eine der grundlegenden Komponenten der Forschung war das mit dem XGBoost-Algorithmus entwickelte maschinelle Lernmodell. XGBoost ist ein Algorithmus, der Vorhersagen macht, indem er verschiedene Entscheidungsbäume kombiniert. Es zielt darauf ab, die Leistung des Modells zu verbessern, indem Fehler in früheren Vorhersagen berücksichtigt werden.

Die Forscher verglichen das XGBoost-Modell mit der logistischen Regressionsmethode. 80% des Datensatzes wurden in Schulungen aufgeteilt, 20 Prozent Testzwecke. Auch fünfstöckige Kreuzvalidierung und Hyperparameteroptimierung wurden angewendet.

Performance Ergebnisse des Modells

Das XGBoost-Modell erreichte einen Wert von 0,786 ROC-AUC und eine Genauigkeit von 70 Prozent in den Testdaten. Der mittlere ROC-AUC-Wert bei der Fünfschicht-Kreuzverifikation wurde zu 0,896 ± 0,05 berechnet. Das Logistik-Regressionsmodell erreichte 0,743 Test ROC-AUC und 77 Prozent Genauigkeit.

Diese Ergebnisse zeigen, dass das XGBoost-Modell einen höheren ROC-AUC-Wert in seiner Unterscheidungsleistung hat, aber die logistische Regression in seinem Genauigkeitsmaß ist aus.

Welche Variablen sind die SHAP-Analyse?

Die Forscher verwendeten die SHAP-Analyse, um die Prognosen des Modells zu erklären. Gram-positiver Infektionsindikator, Gram-positiver Infektionsindikator, die Dauer der Antibiotikatherapie und das Alter des Patienten gehören zu den prominenten Variablen in Vorhersagen.

Die SHAP-Analyse hilft herauszufinden, welche Varianten des Modells betroffen sind. Diese Variablen können jedoch keine direkte Antibiotikaresistenz verursachen.

Wie nutzt man maschinelles Lernen im Gesundheitswesen?

Maschinelles Lernen wird in Bezug auf die Bewertung von Gesundheitspraktiken, große Mengen an klinischen Daten und die Bestimmung komplexer Beziehungen erforscht. Die Vorhersage von Antibiotikaresistenzen ist einer dieser Anwendungsbereiche. Vor allem in Fällen, in denen Laborergebnisse noch nicht erreicht sind, können Patienten verfügbare klinische Daten, Risikobewertung zur Verfügung stellen.

Die Bestimmung von Hochrisikopatienten zu den möglichen Bereichen dieses Ansatzes ist die Neubewertung der Antibiotikatherapie, die Priorität mikrobiologischer Tests und die Überwachung von Krankenhausinfektionen.

Weltgesundheitsorganisation Bewertung der Antibiotikaresistenz Dieses Problem wird als eine wichtige Bedrohung für die globale Gesundheit angegangen. Die Institution betont die Bedeutung der Prävention von Infektionen und einer starken Laborinfrastruktur im Kampf gegen Resistenzen.

Wie kann künstliche Intelligenz klinische Entscheidungen unterstützen?

Machine-Learning-Modelle können Bedingungen markieren, die ein hohes Resistenzrisiko aufweisen können, indem sie die aktuellen klinischen Daten des Patienten auswerten.

Diese Systeme können Kliniker bei Prozessen wie der Überprüfung der ampirischen Antibiotikatherapie, der Bestimmung von Hochrisikopatienten und der Prioritäten mikrobiologischer Untersuchungen unterstützen.

Aber Vermutungen durch künstliche Intelligenz sind nicht genug, um die Entscheidung der Behandlung allein zu geben. Der klinische Zustand des Patienten sollte zusammen mit den Ergebnissen von Kultur und Antibiogramm bewertet werden.

Was ist die Begrenztheit der Forschung?

Während die Ergebnisse der Studie vielversprechend sind, gibt es einige wichtige Einschränkungen. Erste Forschung umfasst nur 106 Patienten und ein einziges Krankenhaus. Die Datengruppe, die getestet wird, besteht aus 22 Patienten. Daher ist es nicht möglich, die Ergebnisse der erzielten Leistung direkt auf die größeren Patientengruppen zu verallgemeinern.

Für das zweite Modell wurde eine externe Verifizierung mit unabhängigen Daten aus verschiedenen Krankenhäusern durchgeführt. Da Krankenhäuser Resistenzprofile und Gebrauchsgewohnheiten von Antibiotika ändern können, muss das Modell in verschiedenen Gesundheitssystemen neu bewertet werden.

91,5% der Krankenhaus-Todesrate berichtet in der Forschung zieht auch Aufmerksamkeit. Diese Rate kann jedoch nicht in die allgemeine Intensivpflegepopulation der privaten Patientengruppe in die Studie einbezogen werden.

Welche Schritte sind für die zukünftige Forschung wichtig?

Der Ansatz der Forscher erfordert breitere und multibasierte Studien, um klinische Anwendungen zu ermöglichen. Verifizierungen mit Daten aus verschiedenen Krankenhäusern können dazu beitragen, die Leistung des Modells in verschiedenen Patientenprofilen zu bewerten.

Darüber hinaus ist das Modell der molekularen Resistenzmarker wichtig für zukünftige Forschungsthemen wie den Vergleich verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens und die Integration mit klinischen Entscheidungshilfesystemen.

Akademiker, die sich für den Einsatz von KI-Tools in der wissenschaftlichen Forschung interessieren, Künstliche Intelligenz-Tools, die beim Abschlussschreiben verwendet werden können Sie können auch die Technologien untersuchen, die in akademischen Arbeitsprozessen durch Inhalte bewertet werden können.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz in der Antibiotikaresistenzforschung

Die Forschung trägt einen artikulierten Studiencharakter, der zeigt, dass künstliche Intelligenz und maschinelle Lernmethoden verwendet werden können, um das Risiko von Resistenzen bei Intensivinfektionen zu bewerten. Die von XGBoost erhaltenen Ergebnisse bieten einen wertorientierten Ansatz für die Forschung zur Bestimmung von Hochrisikopatienten unter Verwendung routinemäßiger klinischer Daten.

Allerdings nicht die Tatsache, dass künstliche Intelligenzmodelle durch Kultur- und Antibiyogram-Tests ersetzt werden. Die Beurteilung der klinischen Entscheidungen, der Laborergebnisse und des allgemeinen Zustands des Patienten durch den Arzt ist erforderlich.

Modelle, die in Zukunft in größeren Patientengruppen und verschiedenen Gesundheitsorganisationen verifiziert werden sollen, können zur Entwicklung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme zur Kontrolle des Antibiotikamanagements und von Intensivinfektionen beitragen.