論文の概要: Applying data technologies to combat AMR: current status, challenges,
and opportunities on the way forward
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04683v2
- Date: Thu, 11 Aug 2022 16:30:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 12:19:34.591463
- Title: Applying data technologies to combat AMR: current status, challenges,
and opportunities on the way forward
- Title（参考訳）: AMRと戦うためにデータ技術を適用する--現状、課題、今後の展望
- Authors: Leonid Chindelevitch, Elita Jauneikaite, Nicole E. Wheeler, Kasim
Allel, Bede Yaw Ansiri-Asafoakaa, Wireko A. Awuah, Denis C. Bauer, Stephan
Beisken, Kara Fan, Gary Grant, Michael Graz, Yara Khalaf, Veranja
Liyanapathirana, Carlos Montefusco-Pereira, Lawrence Mugisha, Atharv Naik,
Sylvia Nanono, Anthony Nguyen, Timothy Rawson, Kessendri Reddy, Juliana M.
Ruzante, Anneke Schmider, Roman Stocker, Leonhardt Unruh, Daniel Waruingi,
Heather Graz, Maarten van Dongen
- Abstract要約: AMR(Antimicrobial resistance)は公衆衛生上の脅威であり、毎年1000万人以上が死亡し、2050年までに世界経済は100兆米ドルの損失を被ったと推定されている。
本稿では, 人工知能, 機械学習, 数学的・統計的モデリングなどのデータ技術に不可欠な細菌のAMR管理と制御について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0424317627239437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing public health threat, estimated
to cause over 10 million deaths per year and cost the global economy 100
trillion USD by 2050 under status quo projections. These losses would mainly
result from an increase in the morbidity and mortality from treatment failure,
AMR infections during medical procedures, and a loss of quality of life
attributed to AMR. Numerous interventions have been proposed to control the
development of AMR and mitigate the risks posed by its spread. This paper
reviews key aspects of bacterial AMR management and control which make
essential use of data technologies such as artificial intelligence, machine
learning, and mathematical and statistical modelling, fields that have seen
rapid developments in this century. Although data technologies have become an
integral part of biomedical research, their impact on AMR management has
remained modest. We outline the use of data technologies to combat AMR,
detailing recent advancements in four complementary categories: surveillance,
prevention, diagnosis, and treatment. We provide an overview on current AMR
control approaches using data technologies within biomedical research, clinical
practice, and in the "One Health" context. We discuss the potential impact and
challenges wider implementation of data technologies is facing in high-income
as well as in low- and middle-income countries, and recommend concrete actions
needed to allow these technologies to be more readily integrated within the
healthcare and public health sectors.
- Abstract（参考訳）: 抗菌力(amr)は公衆衛生の脅威が高まり、年間1000万人以上が死亡し、2050年までに世界の経済規模は100兆ドルに達すると予測されている。
これらの損失は、主に治療失敗による死亡率と死亡率の増加、医療処置中のAMR感染症、AMRによる生活の質の低下によるものである。
AMRの発達を制御し、その拡散によって引き起こされるリスクを軽減するために、多くの介入が提案されている。
本稿では,人工知能や機械学習,数理・統計モデルなど,今世紀から急速に発展してきたデータ技術を本質的に活用する細菌のamr管理・制御の要点について概説する。
データ技術はバイオメディカル研究の不可欠な部分となっているが、AMR管理への影響は緩やかである。
AMRと戦うためのデータ技術の利用について概説し、監視、予防、診断、治療の4つの補完分野における最近の進歩について詳述する。
バイオメディカル研究、臨床実践、および「ワンヘルス」の文脈におけるデータ技術を用いた現在のAMR制御手法の概要について述べる。
我々は、高所得国や中所得国において、データ技術の広範な実装が直面している潜在的影響と課題について議論し、これらの技術が医療・公衆衛生分野により容易に統合できるようにするために必要な具体的な措置を推奨する。
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