AI對抗超級細菌：研究人員開發AI工具以應對抗微生物抗藥性
一個國際研究團隊最近開發了一個新的人工智能（AI）工具，旨在協助全球對抗抗微生物抗藥性（AMR）。這個名為AMR-Policy GPT的工具，旨在彌補政策制定所需的關鍵知識缺口，特別是對於中低收入國家而言，具有特別的益處。
抗微生物抗藥性發生在引起感染的微生物（例如細菌和病毒）隨著時間的推移而發生變化，導致其不再對抗生素藥物產生反應。這種抗藥性使得治療如HIV、結核病和瘧疾等嚴重疾病變得更加困難，並增加了重病的風險，促進了疾病的傳播，並提高了死亡率。AMR對於水質差的中低收入國家影響尤為明顯，因為在這些地區，抗藥性微生物的環境傳播往往較高。
2015年，世界衛生組織（WHO）制定了一項全球行動計劃，以協調對抗AMR的努力。結果，194個WHO成員國承諾制定特定國家的「一體化健康」AMR國家行動計劃（NAPs）。這一「一體化健康」模型承認人類、動物、植物及其共同環境之間的相互聯繫。然而，缺乏後勤能力、資金以及對必要信息的獲取都可能妨礙中低收入國家在制定NAP時的知情。
由中國科學院的朱永官教授和英國杜倫大學的戴維·格雷厄姆教授共同領導的研究團隊開發了AMR-Policy GPT工具。這個大型語言模型包含來自146個國家的AMR相關政策文件的信息。AMR-Policy GPT的運作方式類似於已建立的AI聊天機器人，但它具有一個聚焦元素，能提供比更一般的聊天機器人更當前、準確和上下文相關的AMR信息。
「我們相信，我們的原型是國家行動計劃的一個有價值的起點，特別是對於缺乏當地數據或基礎設施以支持對AMR進行綜合行動的地區。」杜倫大學生物科學系的戴維·格雷厄姆教授表示。
他補充說：「任何與全球健康相關的解決方案都需要從整體上來看，我們的工具將通過促進全球各國間的知識共享，來指導AMR政策的發展，特別是與AMR的環境傳播有關的信息。」
「這基本上為決策者提供了所有學科的參考信息，並且能夠持續更新，我們的框架確保了這個聊天機器人工具保持最新且有效。」
研究人員強調，AMR-Policy GPT的主要目的是作為一個「智能」信息來源，以協助政策制定過程，而不是設計出全面的國家行動計劃。他們將繼續基於原型進行改進，並探索如何根據用戶的反饋進一步提升和擴展這一工具。在未來，他們的目標是將更多的科學知識與政策信息整合，以創建一個增強版的AMR-Policy GPT。
朱永官教授指出：「考慮到有關AMR的信息量龐大且不斷增長，我們認為AI是一個優秀的知識整合工具，並且非常適合於初步的理解提煉。」
來自中國上海交通大學和美國約翰霍普金斯大學布隆伯格公共衛生學院的研究人員也參與了這項研究。該研究已發表在《環境科學與技術》期刊上。AMR-Policy GPT工具目前對公眾免費開放使用。
評論及分析
這項研究的進展展示了科技在解決全球健康問題上的潛力，尤其是面對抗微生物抗藥性這一複雜且日益嚴重的挑戰。AI的運用不僅能加速信息的整合與傳遞，還能為政策制定者提供基於數據的支持，這在資源有限的地區尤為重要。然而，值得注意的是，儘管這個工具能提供有價值的信息，但最終的政策制定仍需結合當地的實際情況和專家的建議。這樣才能確保相關政策的有效性和可持續性。未來，隨著AI技術的進一步發展，這類工具在公共衛生領域的應用將更加廣泛，對抗微生物抗藥性的戰鬥也將更加有力。
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