人工智能在细菌病原体诊断与鉴定中的应用：当前进展与未来展望

《Diagnostic Microbiology and Infectious Disease》：Artificial intelligence in the diagnosis and identification of bacterial pathogens: current advances and future perspectives

　　

摘要

细菌感染仍然是全球性的重大健康挑战，导致全球范围内严重的发病率、死亡率以及抗菌药物耐药性不断攀升。因此，快速准确地鉴定细菌病原体对于指导适当的抗菌治疗、改善患者预后以及支持有效的感染控制策略至关重要。然而，传统的微生物学诊断方法（如培养、显微镜检查和生物化学检测）往往耗时费力且依赖专家解读。近年来，人工智能（AI）日益成为一种强大的工具，能够通过快速分析复杂的生物医学数据来变革临床微生物学。本综述旨在全面概述人工智能在细菌病原体诊断和鉴定中的作用，并讨论其当前应用、优势、局限性和未来展望。关键的AI辅助技术，包括随机森林、支持向量机、人工神经网络和卷积神经网络等机器学习和深度学习算法，正越来越多地应用于诊断平台，包括自动显微成像、下一代基因组测序、MALDI-TOF质谱以及临床数据分析系统。现有证据表明，AI辅助的诊断方法可以显著提高微生物病原体检测的速度、准确性和自动化程度，同时实现对微生物学和临床数据集的大规模分析。未来，AI整合的微生物学实验室、快速诊断平台、基因组监测系统以及AI辅助的临床决策支持工具有望进一步增强传染病的诊断能力，并促进改善抗菌药物管理和全球感染控制。

章节片段

学术自传

Saman Abdulla Mohammed 毕业于生物系，并获得德黑兰大学微生物学硕士学位。目前，他就职于伊拉克库尔德斯坦地区苏莱曼尼理工学院哈拉卜贾技术学院。他的研究兴趣集中于微生物学、传染病以及人工智能在细菌病原体检测和抗菌药物耐药性分析中的应用。他积极参与现代……

微生物学中的人工智能与机器学习

人工智能（AI）已成为现代科学研究和医疗保健中的一项变革性技术，为分析复杂的生物数据和支持临床决策提供了强大的工具。在微生物学领域，AI在提高微生物病原体的检测、鉴定和表征方面展现出了巨大的潜力。计算技术的快速发展，结合大规模……

人工智能在细菌病原体鉴定中的应用

人工智能显著提高了现代临床微生物学中细菌病原体的鉴定能力。AI算法能够分析由诊断技术产生的复杂数据集。通过应用机器学习和深度学习技术，这些系统能够自动化数据解读、提高诊断准确性和缩短检测时间（表3）。AI辅助方法越来越多地整合到实验室工作流程中，以支持更快……

人工智能在细菌诊断中的优势

人工智能（AI）逐渐成为现代医学诊断（包括临床微生物学领域）中的一项变革性技术。将AI整合到诊断系统中，相较于传统实验室方法具有多方面的优势。通过利用机器学习算法、深度学习模型和先进的计算能力，AI技术能够高效地分析复杂的生物数据（表4）。这些能力能够带来……方面的改进。

人工智能在诊断中的挑战与局限性

尽管人工智能（AI）在变革临床微生物学和细菌诊断方面展现了巨大的潜力，但在这些技术能够广泛应用于常规医疗保健环境之前，仍面临若干挑战与局限性（表5）。虽然AI辅助系统可以提高诊断速度、准确性和自动化程度，但要将其成功整合到临床实验室中，需要仔细考虑多个因素，包括数据质量、可用性……

人工智能在细菌诊断中的未来展望

人工智能（AI）预计在未来临床微生物学和细菌病原体诊断中将发挥越来越重要的作用。计算能力、数据可用性和机器学习算法的持续发展正在推动创新诊断工具的开发，这些工具能够变革实验室工作流程和临床决策。AI技术有望整合多种生物和临床数据源，提供更快的……

结论

人工智能（AI）正在快速变革临床微生物学领域，并具有相当大的潜力，能够显著改善细菌病原体的诊断和鉴定。通过将先进的计算算法与现代实验室技术（如显微镜检查、基因组测序和质谱分析）相结合，AI能够实现复杂生物数据的更快、更准确的分析。这些能力在需要快速……的临床环境中尤为有价值。

CRediT作者贡献声明

Saman A. Mohammed：写作–审阅与编辑、可视化、资源。