解码微生物谜团：发挥人工智能在分析抗生素耐药病原体及其对人类健康的影响中的作用
摘要：伊拉克多家医院的1200名患者的医疗信息在2018年2月3日至2021年3月5日期间收集。研究涵盖了多种感染，包括尿路感染、创伤感染、扁桃体炎、前列腺炎、子宫内膜炎、子宫内膜感染、烧伤感染、肺炎和儿童血流感染。确定了多种细菌病原体，并记录了它们对各种抗生素的耐药性。数据分析揭示了已鉴定的细菌病原体中耐药性的显著模式。观察到多种常用抗生素的耐药性，突显了伊拉克抗微生物药物耐药性不断增加的挑战。这些发现强调了在医疗环境中实施有效的抗微生物药物管理计划和感染控制措施的重要性，以减少抗生素耐药性感染的传播并确保患者的优良疗效。这项研究对微生物感染中抗生素耐药性的流行病学和模式提供了宝贵的见解，可指导医疗从业者和政策制定者制定有针对性的干预措施，应对伊拉克医疗环境中不断增加的抗微生物药物耐药性威胁。
作者：Maitham G. Yousif
论文ID：2307.14790
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2023-07-28