Use of artificial intelligence techniques for the study of bacterial resistance to antimicrobials.
Excessive and incorrect use of antibiotics can lead to artificial selection of germs, which often develop resistance to drugs. Artificial Intelligence (AI) is an area of computing that has demonstrated a significant capacity to support predictive solutions in health care issues. Indeed, this article...
| Publicado en: | Scire Salutis Vol. 14; no. 2; pp. 26 - 36 |
|---|---|
| Autores principales: | , , , , , , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
CBPC - Companhia Brasileira de Producao Cientifica
fev-jul2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| Sumario: | Excessive and incorrect use of antibiotics can lead to artificial selection of germs, which often develop resistance to drugs. Artificial Intelligence (AI) is an area of computing that has demonstrated a significant capacity to support predictive solutions in health care issues. Indeed, this article aims to present possibilities for the use of AI for the approach of bacterial resistance to drugs. The literature - with a defined search strategy - is then surveyed using DeCS (https://decs.bvsalud.org/) and PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/). Thirty articles were selected - whose information was added to those obtained in complementary texts selected by the authors - for the elaboration of the text. The results and discussion were organized in the following sections: (1) k Nearest Neighbor (k-NN), (2) Bayesian Networks, (3) Decision Trees, (4) Artificial Neural Networks and (5) Support Vector Machines. The use of AI techniques can be very useful for the study of antimicrobial resistance mechanisms, which qualifies these tools to support the control of the emergence of resistant and multiresistant pathogens. O uso de antibióticos de maneira excessiva e incorreta pode levar à seleção artificial de germes, os quais amiúde desenvolvam resistência aos fármacos. A Inteligência Artificial (IA) é uma área da computação que tem demonstrado uma expressiva capacidade para o apoio a soluções preditivas nas questões referentes ao cuidado à saúde. Com efeito, o presente artigo tem como objetivo apresentar possibilidades de uso da IA para a abordagem da resistência bacteriana aos fármacos. Procede-se, então, levantamento da literatura - com estratégia de busca definida - a partir da utilização do DeCS (https://decs.bvsalud.org/) e do PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/). Foram selecionados 30 artigos - cujas informações foram adicionadas àquelas obtidas em textos complementares selecionados pelos autores - para a elaboração do texto. Os resultados e a discussão foram organizados nas seguintes seções: (1) k Nearest Neighbor (k-NN), (2) Bayesian Networks, (3) Decision Trees, (4) Artificial Neural Networks e (5) Support Vector Machines. O uso das técnicas de IA pode apresentar grande utilidade para o estudo dos mecanismos de resistência antimicrobiana, o que qualifica essas ferramentas para o apoio ao controle da emergência de patógenos resistente e multirresistentes. |
|---|