La scelta dell’antibiotico giusto è spesso una corsa contro il tempo: il medico deve decidere prima ancora di conoscere l’esito dell’antibiogramma, il test che indica quali farmaci funzionano davvero. È in questo spazio di incertezza che si inserisce l’intelligenza artificiale applicata all’antibiotico-resistenza, capace di trasformare i dati clinici già raccolti dagli ospedali in indicazioni utili per orientare la terapia. Uno studio italiano, coordinato da IDI-IRCCS di Roma, mostra come questo approccio possa funzionare nella pratica quotidiana.
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Antibiotico-resistenza, l’AI aiuta a scegliere la cura giusta
Uno studio italiano applica il machine learning ai dati clinici e microbiologici ospedalieri per prevedere la sensibilità dei batteri agli antibiotici. Il modello XGBoost ha mostrato buone performance su diverse specie batteriche, offrendo ai medici un supporto nella scelta terapeutica
Kelyon

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