Un grupo de investigadores de la Universidad de Zúrich (UZH) han utilizado inteligencia artificial (IA) para identificar bacterias resistentes a los antibióticos. El equipo dirigido por Adrian Egli, profesor del Instituto de Microbiología Médica de la UZH, es el primero en investigar cómo se puede utilizar GPT-4, un potente modelo de IA desarrollado por OpenAI, para analizar la resistencia a los antibióticos.
Más concretamente, los investigadores utilizaron la IA para interpretar una prueba de laboratorio común conocida como prueba de difusión en disco de Kirby-Bauer, que ayuda a los médicos a determinar qué antibióticos pueden o no combatir una infección bacteriana en particular. En base a chat GPT-4, los científicos crearon “EUCAST-GPT-Expert”, que sigue las estrictas direcciones del Comité Europeo de Pruebas de Susceptibilidad a los Antimicrobianos para interpretar los mecanismos de resistencia.
“La resistencia a los antibióticos es una amenaza creciente en todo el mundo y necesitamos urgentemente herramientas más rápidas y fiables para detectarla. Nuestra investigación es el primer paso hacia el uso de la IA en los diagnósticos de rutina para ayudar a los médicos a identificar bacterias resistentes más rápidamente”, ha afirmado Adrian Egli.
El sistema de IA registró un funcionamiento óptimo en la detección de ciertos tipos de resistencia, pero no fue todo perfecto. Aunque sí que era bueno para detectar bacterias resistentes a ciertos antibióticos, los expertos apuntan que a veces marcaba bacterias resistentes cuando no lo eran, lo que provocaría demoras en el tratamiento. En comparación, los humanos fueron más precisos a la hora de determinar la resistencia, pero el sistema de IA aún podía ayuda a estandarizar y acelerar el proceso de diagnóstico.
“La resistencia a los antibióticos es una amenaza creciente en todo el mundo y necesitamos urgentemente herramientas más rápidas y fiables para detectarla"
A pesar de las limitaciones, el estudio destaca el potencial transformador de la IA en el ámbito de la atención sanitaria. Al ofrecer un enfoque estandarizado para la interpretación de pruebas diagnóstica complejas, la IA podría ayudar a reducir a variabilidad y la subjetividad que existen en las lecturas manuales, mejorando así los resultados de los pacientes.
Adrian Egli subraya que se necesitan más pruebas y mejoras antes de que esta herramienta de IA pueda utilizarse en los hospitales. “Nuestro estudio es un primer paso importante, pero estamos lejos de sustituir la experiencia humana. En cambio, vemos la IA como una herramienta complementaria que puede ayudar a los microbiólogos en su trabajo”, afirma.
En definitiva, el estudio confirma que la IA tiene el potencial de apoyar la respuesta global al desarrollo de la resistencia a los antibióticos. Con un mayor desarrollo, los diagnósticos basados en IA podrían ayudar a los laboratorios de todo el mundo a mejorar la velocidad y la precisión de la detección de infecciones resistentes a los medicamentos, ayudando a preservar la eficacia de los antibióticos existentes.