机器学习方法在预测细菌耐药表型中的应用

随着我国经济迅速发展和医疗需求不断增长,人医临床、宠物临床和畜牧养殖行业中抗菌药物的使用愈发频繁,导致病原菌耐药问题日趋严峻,造成公共卫生安全隐患。快速、准确的细菌耐药表型检测能够有效指导临床医生对感染性疾病的诊断和治疗,降低由经验用药和不合理用药引发的耐药风险。然而,现有检测技术耗时较长且操作繁琐,难以在临床中推广,种类单一的快速检测试剂等产品又无法满足临床的多元化需求。因而,亟需开发新的技术方法以提供快速鉴定细菌耐药表型的有效解决方案。细菌的组学信息中蕴含大量与细菌耐药表型相关的特征,从中快速、准确地挖掘相关信息能够为快速诊断和治疗提供帮助。机器学习模型在处理复杂结构数据方面有显著优势,在挖掘组学信息工作中展示巨大应用潜力。随着该领域的快速发展,机器学习方法有望为临床快速、准确地预测耐药表型提供技术支持,助力医生诊疗准确性的提升。本综述系统总结了机器学习模型在细菌耐药表型预测领域的研究现状和发展趋势,并比较了不同机器学习方法的特点和性能,同时归纳总结细菌耐药表型预测建模工作所需的关键要素,为后续相关研究提供参考。