اخبار کوانتومی – ترکیب کوانتوم و هوش مصنوعی برای تجویز آنتی بیوتیک مسئولانه
عنوان خبر: ترکیب کوانتوم و هوش مصنوعی برای تجویز آنتی بیوتیک مسئولانه
ژانر/موضوع: محاسبات کوانتومی، یادگیری ماشین کوانتومی
تاریخ انتشار خبر: 7 ژانویه 2025
منبع خبر: clevelandclinic.org
چکیده: کلینیک کلیولند با همکاری برنامه Discovery Accelerator شرکت IBM از سیستم کوانتومی Quantum System One برای ارتقای الگوریتم‌های یادگیری ماشین در نسخه‌نویسی شخصی‌سازی‌شده آنتی‌بیوتیک‌ها استفاده می‌کنند. این تیم الگوریتم‌هایی را بر اساس ۴.۷ میلیون داده طبقه‌بندی حساسیت آنتی‌بیوتیکی آموزش داده‌اند که دقت بیشتری نسبت به پزشکان نشان داده و نتایج را به‌صورت لحظه‌ای ارائه می‌دهند. این دستاورد یک شکاف حیاتی در مراقبت از بیماران را برطرف می‌کند، زیرا در حدود ۳۰٪ از موارد، پوشش آنتی‌بیوتیکی ناکافی است که به بحران جهانی مقاومت آنتی‌بیوتیکی دامن می‌زند.با ادغام محاسبات کوانتومی، پروژه به دنبال اصلاح بیشتر این الگوریتم‌ها و امکان استفاده مؤثر از داده‌های کوچک‌تر است. این پیشرفت نویدبخش گسترش پزشکی شخصی‌سازی‌شده به جمعیت‌های محروم و کلینیک‌های کوچک‌تر است و به پتانسیل فناوری کوانتومی برای حل مسائل دنیای واقعی اشاره می‌کند.
شرح کامل خبر:
کلینیک کلیولند با همکاری برنامه Discovery Accelerator شرکت IBM از سیستم کوانتومی Quantum System One برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری ماشین در نسخه‌نویسی سریع‌تر و دقیق‌تر آنتی‌بیوتیک‌ها استفاده می‌کند. این پروژه نوآورانه به دنبال حل یک مسئله حیاتی در حوزه سلامت است: تقریباً ۳۰٪ از نسخه‌های آنتی‌بیوتیک پوشش کافی ارائه نمی‌دهند و این امر به مقاومت آنتی‌بیوتیکی که یک بحران بزرگ جهانی است، دامن می‌زند. مقاومت آنتی‌بیوتیکی زمانی رخ می‌دهد که باکتری‌ها به درمان مقاوم می‌شوند، درمان عفونت‌ها دشوارتر شده و انجام فرآیندهای پزشکی معمول خطرناک‌تر می‌شود. محققان الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر اساس ۴.۷ میلیون داده طبقه‌بندی حساسیت آنتی‌بیوتیکی از کشت ادرار در طول یک دهه آموزش دادند. این الگوریتم‌ها نه‌تنها در پیش‌بینی درمان‌های مؤثر از پزشکان بهتر عمل کردند، بلکه نتایج را به‌صورت لحظه‌ای ارائه دادند، که پیشرفتی قابل‌توجه نسبت به روش‌های تشخیصی سنتی بود که ممکن است چند روز به طول انجامند. با در نظر گرفتن عواملی چون جمعیت‌شناسی بیماران، بیماری‌های همراه، الگوهای مقاومت بیمارستانی و جغرافیا، این سیستم توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای برای آنتی‌بیوتیک‌ها ارائه کرد و درمان بهینه را تضمین نمود و خطر توسعه مقاومت را کاهش داد. ادغام محاسبات کوانتومی در این پروژه به دنبال اصلاح بیشتر این الگوریتم‌ها است. فناوری کوانتومی در پردازش داده‌های پراکنده برتری دارد و پیش‌بینی‌های دقیقی حتی با داده‌های محدود ارائه می‌دهد. این نوآوری برای گسترش پزشکی شخصی‌سازی‌شده به کلینیک‌های کوچک و مناطق محروم که جمع‌آوری داده‌های وسیع در آن‌ها دشوار است، حیاتی است. این تحقیق نشان می‌دهد که محاسبات کوانتومی می‌توانند مسائل واقعی را حل کنند و با نقدهایی که این فناوری را بدون کاربرد عملی می‌دانند، مقابله می‌کند. این مطالعه که در مجله BJU International منتشر شده است، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با داده‌های بیمارستانی از مناطق جغرافیایی مختلف اعتبارسنجی کرده و اثربخشی بالینی آن‌ها را نشان داده است. دکتر گلن ورنبرگ، نویسنده اصلی این مطالعه، بر اهمیت اجتماعی این کار تأکید کرده و به پتانسیل آن برای کاهش استفاده نادرست از آنتی‌بیوتیک‌ها، بهبود مراقبت از بیماران و مقابله با الگوهای مقاومت در سطح جهانی اشاره کرد. این فناوری که در ابتدا بر عفونت‌های ادراری متمرکز بود، می‌تواند در استواردی آنتی‌بیوتیکی (antibiotic stewardship) برای شرایط مختلف انقلابی ایجاد کرده و راه‌حل‌های دقیق و بیمارمحوری ارائه دهد و نقش فناوری‌های پیشرفته در پزشکی ضروری را تقویت کند.
دیدگاه خود را درباره این خبر با ما به اشتراک بگذارید.
