Tổng quan ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong xác định vi khuẩn gây bệnh và kháng kháng sinh

Trong bối cảnh dịch tễ học ngày càng phức tạp và sự lan rộng toàn cầu của tình trạng kháng kháng sinh (KKS), nhu cầu cấp thiết về các công cụ chẩn đoán nhanh chóng và chính xác trở nên vô cùng quan trọng. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang nổi lên như những công nghệ đột phá, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa lĩnh vực vi sinh lâm sàng. Bài tổng quan này nhằm khảo sát các ứng dụng tiềm năng của AI và ML trong việc định danh nhanh vi khuẩn gây bệnh và dự đoán khả năng KKS, từ đó hỗ trợ các quyết định điều trị và kiểm soát hiệu quả tình trạng KKS.

Các nhà vi sinh lâm sàng, bác sĩ chuyên khoa bệnh truyền nhiễm, nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và học máy ứng dụng trong y tế.

Bài tổng quan này đi sâu vào việc khám phá vai trò biến đổi của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong lĩnh vực vi sinh lâm sàng, đặc biệt tập trung vào việc định danh vi khuẩn gây bệnh và dự đoán kháng kháng sinh (KKS). Trong bối cảnh các bệnh nhiễm trùng ngày càng phức tạp và sự lây lan KKS toàn cầu, nhu cầu về các công cụ chẩn đoán nhanh, chính xác và hiệu quả là vô cùng cấp thiết. Tác giả trình bày các công nghệ AI tiên tiến cho định danh tác nhân gây bệnh nhanh chóng, bao gồm các phương pháp quang phổ và hình ảnh như phổ Raman và chụp ảnh pha định lượng 3D kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (CNN). Các kỹ thuật này hứa hẹn rút ngắn thời gian chẩn đoán, loại bỏ nhu cầu nuôi cấy kéo dài và tăng độ chính xác trong việc nhận diện vi khuẩn. Đối với dự đoán KKS, bài viết nhấn mạnh tiềm năng của ML trong việc phân tích dữ liệu giải trình tự toàn bộ hệ gen (WGS) để xác định các kiểu hình kháng thuốc. Các mô hình học máy khác nhau như Random Forest, GBDT và XGBoost được đánh giá về hiệu quả trong việc dự đoán KKS, hỗ trợ lựa chọn liệu pháp điều trị tối ưu. Bài viết cũng đề cập đến tầm quan trọng của việc tích hợp dữ liệu lâm sàng và kết quả kháng sinh đồ vào các mô hình AI để nâng cao độ chính xác dự đoán. Giá trị ứng dụng và hàm ý của nghiên cứu này là đáng kể, góp phần cải thiện các quyết định điều trị, tăng cường quản lý kháng sinh và đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc kháng sinh mới. Tuy nhiên, các thách thức như tính không đồng nhất của dữ liệu, sự mất cân bằng trong các tập dữ liệu, và nhu cầu về chuẩn hóa quy trình thu thập dữ liệu vẫn cần được giải quyết để triển khai rộng rãi các công cụ AI/ML trong thực hành lâm sàng, đặc biệt tại Việt Nam.