Während antimikrobielle Resistenzen die globale öffentliche Gesundheit bedrohen, bietet künstliche Intelligenz transformative Lösungen auf mehreren Ebenen der Prävention und Kontrolle. Antimikrobielle Resistenzen haben sich zu einer der größten öffentlichen Gesundheitskrisen des 21. Jahrhunderts entwickelt, verantwortlich für schätzungsweise fünf Millionen Todesfälle jährlich und steigende Gesundheitskosten weltweit. Der übermäßige Einsatz von Antibiotika in der Humanmedizin, Landwirtschaft und Tierhaltung beschleunigt weiterhin die Resistenzentwicklung, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen, wo traditionelle Diagnosemethoden oft zu langsam und fragmentiert sind, um auf sich schnell entwickelnde Krankheitserreger zu reagieren.
Eine umfassende Übersichtsarbeit, veröffentlicht im Medical Journal des Peking Union Medical College Hospital (September 2025), beschreibt detailliert, wie KI-Technologien die AMR-Prävention durch vier Hauptanwendungen revolutionieren. Die Forschung, verfügbar unter DOI: 10.12290/xhyxzz.2025-0655, zeigt, wie maschinelles Lernen und Deep Learning Überwachung, Diagnose, Therapieoptimierung und Wirkstoffentdeckung transformieren. In der epidemiologischen Überwachung und Frühwarnung analysieren KI-Algorithmen wie XGBoost Krankenhausresistenzdaten und Antibiotikaverbrauchsdaten, um zukünftige Ausbrüche vorherzusagen, was Gesundheitsbehörden ermöglicht, zu handeln, bevor Krisen eskalieren. Natural Language Processing-Systeme können elektronische Aufzeichnungen und soziale Medien scannen, um Resistenz-Hotspots in Echtzeit zu erkennen.
Für die Resistenzdetektion und -vorhersage können KI-gestützte Modelle, die auf MALDI-TOF-Massenspektrometrie- und Genomdaten trainiert wurden, resistente Bakterien innerhalb von Stunden identifizieren – deutlich schneller als traditionelle Kulturtests. Modelle, die auf mehr als 300.000 Bakterienproben trainiert wurden, erreichten eine hohe Vorhersagegenauigkeit für Staphylococcus aureus und Klebsiella pneumoniae und demonstrierten klinische Einsatzbereitschaft. In der klinischen Entscheidungsfindung reduzieren KI-basierte Systeme fehlangepasste Antibiotikaverordnungen um bis zur Hälfte und fördern den rationalen Arzneimitteleinsatz in Krankenhäusern. Für die Wirkstoffentdeckung haben Deep-Learning-Modelle völlig neue Antibiotikaklassen mit einzigartigen Wirkmechanismen identifiziert, darunter Halicin und Abaucin.
„KI verwandelt unseren Kampf gegen antimikrobielle Resistenzen von reaktiv zu prädiktiv“, sagte der korrespondierende Autor Dr. Li Zhang. „Durch die Integration genomischer, klinischer und Umweltdaten können KI-Systeme verborgene Übertragungsmuster aufdecken und maßgeschneiderte Behandlungen schneller als je zuvor empfehlen. Um jedoch volle Wirkung zu erzielen, müssen wir auch die Datenqualität verbessern, algorithmische Transparenz gewährleisten und die ethische Aufsicht stärken.“ Die Konvergenz von KI und Infektionskrankheitswissenschaft signalisiert einen Paradigmenwechsel in der globalen Gesundheitsverteidigung, der Klinikern ermöglicht, schnellere, gezieltere Therapien zu liefern, während Antibiotikafehlgebrauch reduziert und Patientenergebnisse verbessert werden.
In einem breiteren Rahmen leiten prädiktive Analysen Überwachung und Ressourcenallokation und erleichtern die frühzeitige Eindämmung resistenter Krankheitserreger. In der pharmazeutischen Forschung beschleunigt KI die Wirkstoffentdeckung, indem sie chemische Räume jenseits menschlicher Intuition erkundet. Während sich die Technologie weiterentwickelt, werden die Standardisierung von Daten, der Aufbau interpretierbarer Modelle und die Förderung globaler Zusammenarbeit entscheidend sein, um intelligente Technologien in lebensrettende öffentliche Gesundheitswerkzeuge zu verwandeln. Die Forschung wurde von mehreren Förderquellen unterstützt, darunter die National Natural Science Foundation of China und die Chinese Medical Foundation.
