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机器学习在抗菌素耐药性问题中的应用:转化研究的一个新兴模型( Applications of machine learning to the problem of antimicrobial resistance: An emerging model for translational research )
MN Anahtar JH Yang S Kanjilal
抗菌药物耐药性(AMR)仍然是现代医学中最具挑战性的现象之一。机器学习（Machine learning，ML)是人工智能的一个子领域，专注于开发学习如何使用大型预测变量集来准确预测结果变量的算法，这些预测变量通常不是人工选择的，也是最小化的。使用训练数据集对模型进行参数化，然后将其应用于测试数据集，在测试数据集上评估预测性能。近5年来，随着实验和临床数据的指数增长、计算能力的大量投入、算法性能的提高以及减少疾病负担的创新方法的日益迫切，将ML算法应用于AMR问题引起了越来越多的兴趣。在这里，我们回顾了ML和AMR交叉领域的研究现状，重点放在三个工作领域。首先是利用基因组数据预测AMR。第二种是利用ML来了解被抗生素破坏的细胞功能，这为理解作用机制和开发新的抗感染药物奠定了基础。第三部分重点介绍ML在使用电子健康记录数据进行抗菌药物管理方面的应用。尽管ML用于理解、诊断、治疗和预防AMR仍处于起步阶段，但随着数据和兴趣的不断增长，它将成为未来转化研究项目的重要工具。
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