Шинэ AI системүүд лабораторийн нэмэлт дэд бүтэцгүйгээр 99 хувиас дээш нарийвчлалтайгаар халдварыг оношилж байна.
Антибиотикт тэсвэртэй халдвар нь дэлхий нийтийн эрүүл мэндийн хямралд хүргэж, жил бүр нэг сая гаруй хүний амь насыг авч, бараг 5 сая хүний нас баралтад нөлөөлж байна. Ийм халдвар нь эмчлэхэд илүү хүндрэлтэй, өртөг өндөртэй бөгөөд эмнэлэгт хэвтэх хугацааг уртасгадаг. Лондонгийн Империал коллежийн Дэлхийн эрүүл мэндийн инновацийн хүрээлэнгийн захирал, мэс засалч Ара Дарзи дөрөвдүгээр сарын 16-нд WIRED Health чуулган дээр AI-д суурилсан оношилгоо энэхүү хямралыг шийдэх боломжийг нээж байгааг онцоллоо.
Уламжлалт оношилгоонд бактерийн өсгөвөр шаардлагатай тул хариуг 2-3 хоногийн дараа гаргадаг. Гэвч сепсис мэтийн халдварт өвчтөн ийм хугацааг хүлээх боломжгүй. Эмчилгээ нэг цагаар хойшлох тутамд нас барах эрсдэл 4-9 хувиар нэмэгддэг. AI-д суурилсан хурдан оношилгоо нь ялангуяа хөдөө орон нутаг, алслагдсан бүс нутагт онцгой ач холбогдолтой. ДЭМБ-ын мэдээлснээр антибиотикт тэсвэртэй халдвар Зүүн өмнөд Ази, Дорнод Газрын дундад тэнгисийн бүс нутагт хамгийн өндөр буюу 2023 онд илрүүлсэн халдварын гурав дахь бүр, Африкт тав дахь бүр халдвар нь тэсвэртэй байжээ.
Их Британийн Үндэсний эрүүл мэндийн алба (NHS) Google DeepMind-тай хамтран антибиотикийн эсэргүүцэлтэй тэмцэх AI систем хөгжүүлж байна. Уг систем нь Империал коллежийн судлаачдад арван жил зарцуулсан асуудлыг буюу эсэргүүцлийн өмнө нь үл мэдэгдэх механизмыг ердөө 48 цагт тайлсан туршилт амжилттай болсон. Автоматжуулсан лабораторитой хослуулсан тохиолдолд хэдэн зуун туршилтыг зэрэгцэн явуулах боломжтой болж, гүн сургалтын загварууд хэдэн тэрбум молекулын бүтцийг хэдхэн хоногт шинжилж, генеративэ AI нь байгальд байхгүй нэгдлүүдийг зохион бүтээж байна.
Гэвч томоохон эмийн компаниуд эдийн засгийн загвар тааруу болсон тул антибиотик хөгжүүлэлтээс татгалзаж байна. Шинэ антибиотикийг эсэргүүцэл үүсэхээс сэргийлж нөөцлөх шаардлагатай ч компаниуд их хэмжээний борлуулалтаас ашиг олдог. Их Британи 2024 онд “Netflix”-ийн загвар бүхий туршилтын хөтөлбөр эхлүүлсэн бөгөөд засгийн газар эмийн компанид жилийн тогтмол төлбөр төлж шинэ антибиотикт хандах эрх авдаг. Швед улс хэсэгчилсэн загварыг туршиж байна.
Дарзи “Бид хариу арга хэмжээ авах хэрэгслүүдтэй болсон. Гол асуудал бол энэхүү хямралыг хүлээн зөвшөөрөх зориг бидэнд байгаа эсэх юм” хэмээн онцоллоо. Хэрэв эмчилгээний шинэ хувилбар олдохгүй бол The Lancet сэтгүүлийн 2024 оны тайлангаар эмэнд тэсвэртэй халдвараас 2050 он гэхэд 40 сая хүн нас барах магадлалтай гэжээ.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
Эх сурвалжийг нээх ↓
Antibiotic resistance is a fast-growing public health crisis, causing more than a million global deaths annually and contributing to nearly 5 million more. These infections are more difficult and more expensive to treat than typical infections, and are responsible for longer hospital stays, driving up costs for hospitals and patients alike.
Treatment mostly comes down to guesswork on the part of physicians. Ara Darzi, a surgeon and director of the Institute of Global Health Innovation at Imperial College London, says AI-powered diagnostics offer a better way.
“We’re standing, right now, in 2026, at the first genuine inflection point in this crisis,” Darzi said on April 16 at WIRED Health in London.
The overuse and misuse of antibiotics and a lack of new drug development have been fueling the rise of resistant microbes. When bacteria are exposed to levels of antibiotics that don’t immediately kill them, they develop defense mechanisms to survive. Unnecessary prescriptions allow bacteria to develop immunity, rendering life-saving medications ineffective. It means a dwindling list of treatment options for patients with serious infections.
The problem is set to get worse. A 2024 report in The Lancet predicted that drug-resistant infections could cause 40 million deaths by 2050.
Traditional diagnostics to determine an antibiotic-resistant infection usually take two to three days, as they require culturing bacteria from a sample. But for some infections, such as sepsis, that is time patients don’t have. For every hour of delayed treatment, the risk of death increases by between 4 to 9 percent. While waiting for test results, doctors must use their best judgement in choosing which antibiotics to use.
AI-based diagnostics could help inform those decisions. “AI-powered diagnostics are achieving accuracy above 99 percent without additional laboratory infrastructure,” Darzi said.
These types of rapid diagnostics are especially needed in rural and remote areas of the world, he added. The World Health Organization estimates that antibiotic resistance is highest in southeast Asia and the eastern Mediterranean, where one in three reported infections were resistant in 2023. In Africa, one in five infections was resistant.
AI could also help discover new drugs for resistant infections and predict the spread of resistant bacteria. The UK’s National Health Service is working with Google DeepMind to develop an AI system to combat antibiotic resistance. In one demonstration, the system identified previously unknown mechanisms of resistance in just 48 hours, cracking a mystery that had taken researchers at Imperial College London a decade to understand.
Paired with an automated laboratory, Darzi said it’s now possible to run hundreds of parallel experiments around the clock. Deep learning models can now screen billions of molecular structures in days, while generative AI is being used to design compounds that do not exist in nature.
Yet major pharmaceutical companies have dropped antibiotic development because of a broken economic model. New antibiotics would need to be reserved to prevent resistance, but pharma companies profit based on high-volume sales. There’s little incentive for companies to stay in the game.
Darzi argued that new payment models are needed in order to encourage the development of new antibiotics. In 2024, the UK began a pilot program for a Netflix-style payment model in which the government pays a fixed annual subscription fee to a pharmaceutical company for access to new antibiotics, not for the volume prescribed. Sweden is also experimenting with a partially delinked model.
“The question that will determine the shape of medicine for the next 100 years, is not whether we have the tools to respond. We have the tools,” he said. “The question is whether we have the character to take seriously what we are seeing.”
