Estrategias de sistemas de aprendizaje antimicrobiano combinados con inteligencia artificial podrían convertirse en una herramienta fundamental contra la resistencia antimicrobiana.
La resistencia antimicrobiana (AMR, en inglés) es un reto importante en el cuidado de las infecciones, ya que demanda tanto la optimización de antimicrobianos como una atención más amplia a las infecciones. De esta manera, la gestión eficaz de la AMR involucra tanto el control del uso de antimicrobianos (AMS, en inglés) como la prevención y el control de infecciones (IPC, en inglés).
Los equipos de AMS e IPC trabajan para implementar una vigilancia activa y diversas intervenciones en sistemas de salud, caracterizados por la captura incompleta de datos, la escasez de nuevos antimicrobianos, los formularios de tratamiento antimicrobiano universales, las presiones de recursos y los avances diagnósticos poco valorados o implementados.
Según un estudio reciente publicado en The Lancet Digital Health, los sistemas de inteligencia artificial (IA) orientados a la AMR (AMR-AI) podrían ser valiosos para estos equipos de profesionales. Su capacidad para procesar, interpretar y actuar rápidamente sobre datos clínicos brinda flexibilidad en entornos que cambian constantemente. Sin embargo, los sistemas de salud suelen estar adaptados a evaluar e implementar intervenciones fijas para objetivos que también son fijos. La implementación eficaz de modelos adaptables de AMR-AI requiere un enfoque de implementación a medida.
Los autores proponen un enfoque sistemático específico para AMR (AMR-AI) como parte de entidades sociotécnicas llamadas sistemas de aprendizaje antimicrobiano (ALSs). El marco de trabajo adaptable aborda la identificación del problema de la AMR, regulaciones, apoyo organizativo, procesamiento de datos, desarrollo y mantenimiento de la IA, y la capacidad de escalar estas soluciones en contextos clínicos y poblacionales.
La implementación exitosa de sistemas de aprendizaje antimicrobiano adaptativos, basados en IA, puede ser crucial para mejorar el uso de antimicrobianos y la atención a las infecciones en entornos de salud desafiantes. Este marco proporciona un paso importante para la creación de modelos de IA que puedan adaptarse a la evolución constante de la AMR y mejorar la gestión de infecciones en contextos clínicos y de salud pública. Conoce más en el siguiente enlace: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(23)00221-2/fulltext
