Intelligenza artificiale e medicina di precisione insieme posso contribuire a combattere l'antibiotico-resistenza, inviduando in tempi molto brevi l'antibiotico più adatto ad affrontare un'infezione. Uno studio italiano, coordinato da IDI IRCCS, dimostra infatti come i dati clinici possano guidare verso una rapida ed efficace scelta della terapia.
Lo studio, pubblicato sulla rivista International Journal of Infectious Diseases (IJID), coordinato dall'IDI-IRCCS di Roma ed effettuato in collaborazione con Università di Salerno, CNR, Istituto Superiore di Sanità e Università Link di Roma, utilizza un modello basato su machine learning e dimostra che è possibile prevedere con elevata accuratezza la sensibilità agli antibiotici attraverso l'uso di dati clinici e microbiologici raccolti nella pratica ospedaliera quotidiana.
La crescente diffusione dell'antibiotico-resistenza rappresenta una delle più gravi minacce per la salute pubblica a livello globale. Ogni ritardo nell'identificazione della terapia antibiotica più efficace può peggiorare gli esiti clinici dei pazienti, aumentare la durata dei ricoveri e favorire la selezione di microrganismi resistenti. Pertanto, prevedere efficacemente e rapidamente la risposta agli antibiotici può cambiare in maniera rilevante il decorso clinico di molte infezioni. Lo studio, condotto su quasi 10.000 pazienti italiani, dimostra che l'intelligenza artificiale può diventare un importante alleato dei medici nella scelta tempestiva e personalizzata degli antibiotici.
