人工智能在临床微生物检测中的应用进展

摘要

传统微生物检测技术在检测速度、灵敏度和特异性等方面存在固有局限,已难以应对日益增长的临床需求。近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)正加速融入临床微生物检测领域,多项研究证实其在提升病原体识别、预测抗菌药物敏感性以及推动实验室自动化方面展现出巨大潜力。本文系统回顾了经典AI算法及其在该领域的最新应用进展。在视觉数据应用方面,基于深度学习的模型被用于显微镜图像和菌落形态的自动化分析,显著提高了识别效率与判读准确性。在非视觉数据领域,AI在基因组学、转录组学及宏基因组学等多组学数据的解析中取得了突破性进展,广泛应用于病原体的快速鉴定和抗生素耐药性的预测。尽管AI应用前景广阔,但目前在临床微生物检测中的应用仍处于从科研探索向临床转化的初期阶段。本文进一步探讨了AI技术转化过程中面临的关键挑战与机遇,旨在帮助临床专业人员全面了解AI在该领域的发展现状、未来趋势及其潜在影响,以推动其向可靠、可推广的常规检测方法迈进。

关键词

人工智能 / 机器学习 / 临床微生物检测 / 抗生素耐药性 / 综述