Koneoppimismenetelmät antibioottiresistenssin digitaalisessa diagnoosissa

Antibioottien löytäminen oli yksi 1900-luvun suurista menestystarinoista. Tarinan kääntöpuoli on ollut mikrobien lisääntyvä resistenssi antibiooteille. Antibioottiresistenssin (antimicrobial resistance, AMR) arvioidaan aiheuttavan valtavat taloudelliset ja kansanterveydelliset kustannukset seuraavien vuosikymmenten aikana, ellei AMR:n hallintaan löydetä parempia menetelmiä.
MAGITICS-projektin tavoitteena on kehittää ja soveltaa uusia koneoppimismenetelmiä AMR:n mallintamiseen nopeampien diagnoosien ja paremman seurannan aikaansaamiseksi sekä antibioottiresistenssin syntymisen ennustamiseksi. Projektin toteuttaa monikansallinen konsortio (Kanada, Kiina, Ranska, Suomi), jolla on komplementaariset osaamisalueet, mukaanlukien koneoppiminen, bioinformatiikka sekä antibiottiresistenssin asiantuntemus. Projektin tavoitteena on luoda viitekehys AMR:n hallintaan sisältäen viimeisimmät työkalut ja korkealaatuiset tietokannat hyödyntämään tutkimusyhteisöä sekä kansanterveysviranomaisia.