Als het aan Israelische onderzoekers ligt wel, die gebruiken “machine learning” en big data-analyse om het beste antibioticum voor elke patiënt te suggereren op basis van verschillende factoren, aldus Israel21C.
Innovatieve technologie die is ontwikkeld door onderzoekers van het Technion-Israel Institute of Technology en het Kahn-Sagol-Maccabi Research and Innovation Institute van Maccabi Healthcare Services kan namelijk antibiotische behandelingen verbeteren en de ontwikkeling van resistente bacteriën belemmeren.
Het overmatig gebruik van antibiotica met een groot bereik heeft geleid tot bacteriën die resistentie tegen antibiotica ontwikkelen. Dientengevolge verliezen antibiotica hun effectiviteit, wat leidt tot bezorgdheid dat bacteriële infecties die nu als mild worden beschouwd, dodelijk zullen worden. Het verminderen van deze gevaarlijke trend kan mogelijk worden bereikt door het voorschrijven van specifieke antibiotica voor elke individuele patiënt.
De nieuwe techniek werd gebruikt tijdens een studie die zich richtte op urineweginfecties bij vrouwen. Bij deze infecties zijn verschillende bacteriën betrokken, waaronder Klebsiella pneumoniae, E. coli en Proteus mirabilis. De onderzoekers ontdekten dat de antibioticaresistentieniveaus voor elke patiënt anders waren en dat een bepaald antibioticum effectief is bij de ene patiënt en niet bij de andere.
Met behulp van “machine learning” en big data-analyse van meer dan vijf miljoen gevallen van antibiotica-aankopen gedaan over 10 jaar en metingen van antibioticaresistentie in meer dan 700.000 urineculturen, ontwikkelden de onderzoekers een systeem om artsen te helpen bij het kiezen van het optimale antibioticum.
Lees hier het hele artikel.
