취리히 대학 연구자들, AI를 활용해 항생제 내성 탐지

취리히 대학(UZH)의 연구자들이 인공지능(AI)을 활용해 항생제 내성 박테리아를 식별하는 데 도움을 주고 있음.

의료 미생물학 연구소의 아드리안 에글리 교수의 팀이 이끄는 연구는 OpenAI가 개발한 강력한 AI 모델인 GPT-4를 사용해 항생제 내성을 분석하는 방법을 조사한 첫 번째 사례임.

연구자들은 의사들이 특정 박테리아 감염에 대해 어떤 항생제가 효과가 있는지 판단하는 데 도움을 주는 일반적인 실험실 테스트인 커비-바우어 디스크 확산 테스트를 해석하는 데 AI를 사용함. GPT-4를 기반으로 한 과학자들은 항균 내성 메커니즘 해석을 위한 엄격한 EUCAST(유럽 항균 감수성 테스트 위원회) 지침을 따르는 'EUCAST-GPT-expert'를 개발함. 최신 데이터와 전문가 규칙을 통합하여 이 시스템은 수백 개의 박테리아 분리에 대해 테스트되어 생명을 구하는 항생제에 대한 내성을 식별하는 데 도움을 줌.

인간 전문가가 더 정확하지만, AI는 더 빠름

아드리안 에글리는 "항생제 내성은 전 세계적으로 증가하는 위협이며, 이를 탐지하기 위한 더 빠르고 신뢰할 수 있는 도구가 시급히 필요하다"고 말함. "우리 연구는 의사들이 내성 박테리아를 더 빨리 식별하는 데 도움을 주기 위해 AI를 일상 진단에 사용하는 첫 번째 단계임."

AI 시스템은 특정 유형의 내성을 탐지하는 데 잘 작동했지만 완벽하지는 않음. 특정 항생제에 내성이 있는 박테리아를 잘 찾아냈지만, 때때로 내성이 없는 박테리아를 내성으로 잘못 표시하여 치료 지연을 초래할 수 있음. 인간 전문가들은 내성을 판단하는 데 더 정확했지만, AI 시스템은 여전히 진단 과정을 표준화하고 가속화하는 데 도움을 줄 수 있음.

의료진을 지원하는 유용한 도구

제한 사항에도 불구하고 이 연구는 의료 분야에서 AI의 변혁적 잠재력을 강조함. 복잡한 진단 테스트 해석에 대한 표준화된 접근 방식을 제공함으로써 AI는 결국 수동 판독에서 존재하는 변동성과 주관성을 줄여 환자 결과를 개선하는 데 도움을 줄 수 있음.

아드리안 에글리는 이 AI 도구가 병원에서 사용되기 전에 더 많은 테스트와 개선이 필요하다고 강조함.

"우리 연구는 중요한 첫 단계이지만, 인간 전문 지식을 대체하는 데는 아직 멀었다. 대신, 우리는 AI를 미생물학자들이 작업을 지원하는 보조 도구로 보고 있음."

아드리안 에글리, 의료 미생물학 연구소 UZH 교수

항생제 내성의 글로벌 발전 억제

연구에 따르면 AI는 항생제 내성 발전에 대한 글로벌 대응을 지원할 잠재력이 있음. 추가 개발을 통해 AI 기반 진단은 전 세계의 실험실이 약물 내성 감염을 탐지하는 속도와 정확성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있으며, 기존 항생제의 효과를 보존하는 데 기여할 수 있음.