应用数据技术对抗抗微生物药物耐药性：现状、挑战与未来机遇
计算机与社会
2022-08-12 v2 人工智能
机器学习
应用统计
摘要
抗微生物药物耐药性（AMR）是一项日益严重的公共卫生威胁，据现状预测估计，到2050年每年将导致超过1000万人死亡，并使全球经济损失100万亿美元。这些损失主要源于治疗失败所致发病与死亡的增加、医疗过程中的AMR感染，以及由AMR导致的生命质量丧失。已提出众多干预措施以控制AMR的发展并减轻其传播带来的风险。本文综述了细菌AMR管理与控制的关键方面，这些方面必不可少地使用了人工智能、机器学习以及数学与统计建模等数据技术，这些领域在本世纪取得了快速发展。尽管数据技术已成为生物医学研究不可或缺的一部分，其对AMR管理的影响仍较为有限。我们概述了利用数据技术对抗AMR的情况，详细阐述了监测、预防、诊断和治疗四类互补方向上的近期进展。我们综述了当前在生物医学研究、临床实践以及“同一健康（One Health）”背景下使用数据技术的AMR控制方法。我们讨论了在高收入以及中低收入国家中，数据技术更广泛应用所面临的潜在影响与挑战，并提出了使这些技术能够更易于在医疗与公共卫生部门中整合所需采取的具体行动。
引用
@article{arxiv.2208.04683,
title = {Applying data technologies to combat AMR: current status, challenges, and opportunities on the way forward},
author = {Leonid Chindelevitch and Elita Jauneikaite and Nicole E. Wheeler and Kasim Allel and Bede Yaw Ansiri-Asafoakaa and Wireko A. Awuah and Denis C. Bauer and Stephan Beisken and Kara Fan and Gary Grant and Michael Graz and Yara Khalaf and Veranja Liyanapathirana and Carlos Montefusco-Pereira and Lawrence Mugisha and Atharv Naik and Sylvia Nanono and Anthony Nguyen and Timothy Rawson and Kessendri Reddy and Juliana M. Ruzante and Anneke Schmider and Roman Stocker and Leonhardt Unruh and Daniel Waruingi and Heather Graz and Maarten van Dongen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04683},
year = {2022}
}
备注
65 pages, 3 figures