CC BY
0УДК 004
Першаков Н.С.
студент кафедры информационные технологии и интеллектуальные системы Казанский государственный энергетический университет
(г. Казань, Россия)
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЕЗИСТЕНТНОСТИ К АНТИБИОТИКАМ
Аннотация: в статье рассмотрена актуальность проблемы развития резистентности к антибиотикам, изучены автоматизированные системы прогнозирования и их польза.
Ключевые слова: резистентность, антибиотики, автоматизированные системы, прогнозирование.
Развитие устойчивости к антибиотикам является серьезной проблемой, с которой сталкивается медицинское и научное сообщество. Существует несколько систем прогнозирования развития устойчивости к антибиотикам, которые играют важную роль в борьбе с этим явлением [1].
На устойчивость могут влиять различные факторы. Некоторые из них включают генетическую предрасположенность, применение антибиотиков, окружающую среду и мутации в микроорганизмах. Генетическая предрасположенность может играть ключевую роль в развитии устойчивости к определенным лекарственным средствам. Использование антибиотиков также может способствовать развитию устойчивости у микроорганизмов. Окружающая среда, включая гигиенические условия и уровень загрязнения, также может влиять на развитие резистентности. Мутации в микроорганизмах также могут приводить к развитию лекарственной устойчивости.
1598
Автоматизированные системы прогнозирования развития устойчивости к антибиотикам являются важным инструментом для прогнозирования и контроля развития устойчивости бактерий к антибиотикам. Они позволяют анализировать данные и прогнозировать вероятные сценарии развития устойчивости, что, в свою очередь, помогает разрабатывать эффективные стратегии борьбы с этим явлением [2].
AMRcloud обеспечивает мониторинг и анализ устойчивости к антибиотикам, что является важным инструментом для борьбы с этой проблемой [3]. В 2023 году проблема устойчивости к антибиотикам обострилась.
Прогнозирование развития устойчивости к антибиотикам является важным аспектом борьбы с этой проблемой, и различные организации и проекты по всему миру работают над этим вопросом [4].
Эти системы могут использовать различные методы, включая анализ генетических данных, молекулярное моделирование, а также данные об использовании антибиотиков и распространении инфекций. Они также могут интегрироваться с другими системами здравоохранения для улучшения мониторинга и управления устойчивостью к антибиотикам [5].
Автоматизированные системы для прогнозирования развития устойчивости к антибиотикам дают неоценимые преимущества:
1. Эффективность и точность: Автоматизированные системы обеспечивают более эффективное и достоверное прогнозирование развития устойчивости к антибиотикам, что позволяет более эффективно управлять этими процессами.
2. Сокращение времени анализа: Автоматизированные системы позволяют сократить время анализа данных и ускорить процесс выявления тенденций в развитии устойчивости к антибиотикам.
3. Интеграция с другими технологиями: Такие системы могут быть интегрированы с другими технологиями, такими как информационные
1599
технологии и нанотехнологии, что способствует инновационному развитию современной экономики.
4. Повышение доступности данных: Автоматизированные системы способствуют повышению доступности данных об устойчивости к антибиотикам, что важно для принятия обоснованных решений в области здравоохранения.
5. Обучение и адаптация: Некоторые системы предоставляют возможности для обучения и адаптации, что позволяет улучшить прогнозирование на основе новых данных и изменяющихся условий.
Важно отметить, что автоматизированные системы прогнозирования развития устойчивости к антибиотикам играют важную роль в борьбе с этой серьезной проблемой и способствуют более эффективному регулированию применения антибиотиков.
Автоматизированные системы прогнозирования развития устойчивости к антибиотикам используют различные данные и методы для анализа и прогнозирования этого важного медицинского явления. Одним из ключевых аспектов таких систем является мониторинг и анализ изменений чувствительности микроорганизмов к антибиотикам.
Информация, используемая в таких системах, включает в себя данные о распространении различных штаммов бактерий, результаты тестирования на чувствительность к антибиотикам, эпидемиологические данные о заболеваниях, а также информацию об использовании антибиотиков в медицинской практике.
Такие системы также могут использовать информацию о генетических мутациях, которые могут привести к развитию устойчивости к антибиотикам, а также данные о характере применения антибиотиков в различных регионах и медицинских учреждениях.
Эффективное выявление резистентности требует комплексного подхода и использования современных методов диагностики и анализа. Важно помнить, что резистентность может изменяться с течением времени и в различных
1600
условиях, поэтому регулярное обновление информации о резистентности является важным аспектом эффективного лечения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Antimicrobial resistance [Электронный ресурс]. https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance (дата обращения 05.06.24);
2. Antibiotic resistance threats in the United States 2019 [Электронный ресурс]. https://www.cdc.gov/drugresistance/pdf/threats-report/2019-ar-threats-report-508.pdf (дата обращения 05.06.24);
3. Онлайн-платформа AMRmap [Электронный ресурс]. https://amrmap.ru/ (дата обращения 05.06.24);
4. Причины появления устойчивости к антибиотикам [Электронный ресурс]. https://uteka.ru/articles/fakty/prichini-poyavleniya-ustoichivosti-k-antibiotikam/#c (дата обращения 05.06.24);
5. M. H. Samore, M. K. Magill, S. C. Alder, E. Severina, L. Morrison-de Boer, et. al. High Rates of Multiple Antibiotic Resistance in Streptococcus pneumoniae From Healthy Children Living in Isolated Rural Communities: Association With Cephalosporin Use and Intrafamilial Transmission. PEDIATRICS. 2001. 108, 856-865
Pershakov N.S.
Kazan State Energy University (Kazan, Russia)
SYSTEMS FOR PREDICTING DEVELOPMENT OF ANTIBIOTIC RESISTANCE
Abstract: the article considers the relevance of the problem of the development of antibiotic resistance, studies automatedforecasting systems and their benefits.
Keywords: antibiotic, resistance, automated systems, forecasting.
1601
