Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Sztuczna inteligencja odkryła antybiotyk zwalczający antybiotykooporne bakterie

Rekomendowane odpowiedzi

Algorytmy do maszynowego uczenia się pozwoliły specjalistom z MIT zidentyfikować nowe potężne antybiotyki. Podczas testów laboratoryjnych nowe związki zabiły jedne z najtrudniejszych w zwalczaniu bakterii chorobotwórczych, w tym szczepy oporne na działanie wszystkich znanych antybiotyków. Jakby tego było mało, umożliwiły one zwalczenie infekcji w dwóch różnych mysich modelach chorób.

Naukowcy wykorzystali model komputerowy, który pozwala na przeanalizowanie w ciągu zaledwie kilku dni działania setek milionów związków chemicznych. Taka analiza pozwala na wybór do dalszych badań najbardziej obiecujących środków. Uczeni szukają związków, które zabijają bakterie w inny sposób, niż obecnie znane antybiotyki.

Chcieliśmy stworzyć platformę, która pozwoliłaby nam na wykorzystanie sztucznej inteligencji do zapoczątkowania nowej epoki w odkrywaniu antybiotyków. Dzięki takiemu podejściu natrafiliśmy na zadziwiającą molekułę, która jest jednym z najpotężniejszych znanych antybiotyków, mówi profesor James Collins z MIT.

Przy okazji zidentyfikowano wiele innych obiecujących kandydatów na antybiotyki. Substancje te dopiero będą testowane. Uczeni uważają, że ich model można wykorzystać również do projektowania nowych leków.

Model maszynowego uczenia się pozwala nam masowo badać związki chemiczne. Przeprowadzenie takich badań w laboratorium byłoby niemożliwe ze względu na koszty, dodaje Regina Barzilay z Computer Science and Artificial Intelligencje Laboratory (CSAIL) na MIT.

Przez ostatnich kilkadziesiąt lat wynaleziono niewiele nowych antybiotyków, a większość z tych nowych to lekko istniejące wersje wcześniej istniejących. Obecnie wykorzystywane metody badania związków chemicznych pod kątem ich przydatności do produkcji antybiotyków są niezwykle kosztowne, wymagają dużo czasu i zwykle pozwalają zbadać wąską grupę mało zróżnicowanych środków.

Stoimy w obliczu rosnącej antybiotykooporności. Z jednej strony problem ten spowodowany jest coraz większą liczbą antybiotykoopornych patogenów, a z drugiej – powolnym postępem na tym polu, mówi Collins. Coraz częściej pojawiają się głosy, że ludzie mogą zacząć umierać na choroby zakaźne, na które nie umierali od dziesięcioleci. Dlatego też niezwykle pilnym zadaniem jest znalezienie nowych antybiotyków. Niedawno informowaliśmy o odkryciu antybiotyków, które zabijają bakterie w niespotykany dotąd sposób.

Pomysł wykorzystania komputerów do identyfikowania potencjalnych antybiotyków nie jest nowy, dotychczas jednak obliczenia takie były albo niezwykle czasochłonne, albo niedokładne. Nowe sieci neuronowe znacznie skracają czas obliczeń.

Naukowcy z MIT dostosowali swój model obliczeniowy tak, by poszukiwał związków chemicznych mogących być zabójczymi dla E. coli. Swój model trenowali na około 2500 molekuł, w tym na około 1700 lekach zatwierdzonych przez FDA i około 800 naturalnych produktach o zróżnicowanych strukturach i działaniu.

Po zakończonym treningu sieć neuronowa została przetestowana na należącej do Broad Institute bazie Drug Repository Hub, która zawiera około 6000 związków. Algorytm znalazł tam molekułę, która miała strukturę inną od wszystkich istniejących antybiotyków i o której sądził, że będzie wykazywała silne działanie antybakteryjne. Naukowcy najpierw poddali tę molekułę badaniom za pomocą innego modelu maszynowego i stwierdzili, że prawdopodobnie jest ona mało toksyczna dla ludzi.

Halicyna, bo tak nazwano tę molekułę, była w przeszłości badana pod kątem jej przydatności w leczeniu cukrzycy. Teraz naukowcy przetestowali ją na dziesiątkach szczepów bakterii pobranych od ludzi. Okazało się, że zabija ona wiele antybiotykoopornych patogenów, w tym Clostridium difficile, Acinetobacter bumannii czy Mycobacterium turebculosis. Jedynym patogenem, który oparł się jej działaniu była Pseudomonas aeruginosa, powodująca trudne w leczeniu choroby płuc.

Po pomyślnych testach in vitro rozpoczęto badania na zwierzętach. Halicynę użyto do leczenia myszy zarażonej wcześniej opornym na działanie wszystkich znanych antybiotyków szczepem A. baumannii. Halicyna w ciągu 24 godzin zwalczyła infekcję u zwierząt.

Wstępne badania sugerują, że nowy antybiotyk działa poprzez zaburzanie u bakterii możliwości utrzymania gradientu elektrochemicznego w błonie komórkowej. Gradient ten jest niezbędny m.in. do wytwarzania molekuły ATP, niezbędnego nośnika energii. Bakterie pozbawione ATP giną. Naukowcy uważają, że bakteriom będzie bardzo trudno nabyć oporność na taki sposób działania antybiotyku.

Podczas obecnych badań uczeni stwierdzili, że w ciągu 30 dni leczenia u E. coli w ogóle nie rozwinęła się oporność na halicynę. Tymczasem np. oporność na cyprofloksacynę zaczyna się u E. coli rozwijać w ciągu 1-3 dni od podania, a po 30 dniach bakteria jest 200-krotnie bardziej oporn działanie tego środka.

Po zidentyfikowaniu halicyny naukowcy wykorzystali swój model do przeanalizowania ponad 100 milionów molekuł wybranych z bazy ZINC15, w której znajduje się około 1,5 miliarda molekuł. Analiza trwała trzy doby, a sztuczna inteligencja znalazła 23 molekuły, które są niepodobne do żadnego istniejącego antybiotyku i nie powinny być toksyczne dla ludzi. Podczas testów in vitro stwierdzono, że 8 z tych molekuł wykazuje właściwości antybakteryjne, z czego 2 są szczególnie silne. Uczeni planują dalsze badania tych molekuł oraz analizę pozostałych związków z ZINC15.

Naukowcy planują dalsze udoskonalanie swojego modelu. Chcą np. by poszukiwał on związków zdolnych do zabicia konkretnego gatunku bakterii, a oszczędzenia bakterii korzystnych dla ludzi.


« powrót do artykułu

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Absolutnie niesamowite. W zasadzie podwójna wygrana. Nie dość że wreszcie znika strach przed lekoodpornością bakterii to dodatkowo wydaje mi się że jest to pierwszy raz jak sztuczna inteligencja przysługuje się ludzkości. Za 50 lat ludzie pewnie będą żyli po 150 lat a pracować nikt nie będzie bo co tu robić jak Ai jest sprawniejsze od całej armi medyków i w tydzień robi testy które ludzkości zajęłyby dziesiątki jak nie setki lat. Myślę że od tego odkrycia zaczyna się nowy etap.

Edytowane przez Miroslaw

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach
8 godzin temu, Miroslaw napisał:

Za 50 lat ludzie pewnie będą żyli po 150 lat

To implikuje globalną populację na poziomie pół miliona :P
 

 

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach
2 hours ago, peceed said:

To implikuje globalną populację na poziomie pół miliona :P

Mirosław nie jest w klubie :)

Edytowane przez cyjanobakteria

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Wielkie modele językowe (LLM) – takie jak osławiony ChatGPT – nie są w stanie samodzielnie się uczyć i nabierać nowych umiejętności, a tym samym nie stanowią egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości, uważają autorzy badań opublikowanych w ramach 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, głównej międzynarodowej konferencji dotyczącej komputerowego przetwarzania języków naturalnych.
      Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Darmstadt i Uniwersytetu w Bath stwierdzają, że LLM potrafią uczyć się, jeśli zostaną odpowiednio poinstruowane. To zaś oznacza, że można je w pełni kontrolować, przewidzieć ich działania, a tym samym są dla nas bezpieczne. Bezpieczeństwo ludzkości nie jest więc powodem, dla którego możemy się ich obawiać. Chociaż, jak zauważają badacze, wciąż można je wykorzystać w sposób niepożądany.
      W miarę rozwoju modele te będą prawdopodobnie w stanie udzielać coraz bardziej złożonych odpowiedzi i posługiwać się coraz doskonalszym językiem, ale jest wysoce nieprawdopodobne, by nabyły umiejętności złożonego rozumowania. Co więcej, jak stwierdza doktor Harish Tayyar Madabushi, jeden z autorów badań, dyskusja o egzystencjalnych zagrożeniach ze strony LLM odwraca naszą uwagę od rzeczywistych problemów i zagrożeń z nimi związanych.
      Uczeni z Wielkiej Brytanii i Niemiec przeprowadzili serię eksperymentów, w ramach których badali zdolność LLM do radzenia sobie z zadaniami, z którymi wcześniej nigdy się nie spotkały. Ilustracją problemu może być na przykład fakt, że od LLM można uzyskać odpowiedzi dotyczące sytuacji społecznej, mimo że modele nigdy nie były ćwiczone w takich odpowiedziach, ani zaprogramowane do ich udzielania. Badacze wykazali jednak, że nie nabywają one w żaden tajemny sposób odpowiedniej wiedzy, a korzystają ze znanych wbudowanych mechanizmów tworzenia odpowiedzi na podstawie analizy niewielkiej liczby znanych im przykładów.
      Tysiące eksperymentów, za pomocą których brytyjsko-niemiecki zespół przebadał LLM wykazało, że zarówno wszystkie ich umiejętności, jak i wszystkie ograniczenia, można wyjaśnić zdolnością do przetwarzania instrukcji, rozumienia języka naturalnego oraz umiejętnościom odpowiedniego wykorzystania pamięci.
      Obawiano się, że w miarę, jak modele te stają się coraz większe, będą w stanie odpowiadać na pytania, których obecnie sobie nawet nie wyobrażamy, co może doprowadzić do sytuacji, ze nabiorą niebezpiecznych dla nas umiejętności rozumowania i planowania. Nasze badania wykazały, że strach, iż modele te zrobią coś niespodziewanego, innowacyjnego i niebezpiecznego jest całkowicie bezpodstawny, dodaje Madabushi.
      Główna autorka badań, profesor Iryna Gurevych wyjaśnia, że wyniki badań nie oznaczają, iż AI w ogóle nie stanowi zagrożenia. Wykazaliśmy, że domniemane pojawienie się zdolności do złożonego myślenia powiązanych ze specyficznymi zagrożeniami nie jest wsparte dowodami i możemy bardzo dobrze kontrolować proces uczenia się LLM. Przyszłe badania powinny zatem koncentrować się na innych ryzykach stwarzanych przez wielkie modele językowe, takie jak możliwość wykorzystania ich do tworzenia fałszywych informacji.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Dermatolog Harald Kittler z Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu stanął na czele austriacko-australijskiego zespołu, który porównał trafność diagnozy i zaleceń dotyczących postępowania z przebarwieniami na skórze stawianych przez lekarzy oraz przez dwa algorytmy sztucznej inteligencji pracujące na smartfonach. Okazało się, że algorytmy równie skutecznie co lekarze diagnozują przebarwienia. Natomiast lekarze podejmują znacznie lepsze decyzje dotyczące leczenia.
      Testy przeprowadzono na prawdziwych przypadkach pacjentów, którzy zgłosili się na Wydział Dermatologii Uniwersytetu Medycznego w Wiedniu oraz do Centrum Diagnozy Czerniaka w Sydney w Australii.
      Testowane były dwa scenariusze. W scenariuszu A porównywano 172 podejrzane przebarwienia na skórze (z których 84 były nowotworami), jakie wystąpiły u 124 pacjentów. W drugim (scenariuszu B) porównano 5696 przebarwień – niekoniecznie podejrzanych – u 66 pacjentów. Wśród nich było 18 przebarwień spowodowanych rozwojem nowotworu. Testowano skuteczność dwóch algorytmów. Jeden z nich był nowym zaawansowanym programem, drugi zaś to starszy algorytm ISIC (International Skin Imaging Collaboration), używany od pewnego czasu do badań retrospektywnych.
      W scenariuszu A nowy algorytm stawiał diagnozę równie dobrze jak eksperci i był wyraźnie lepszy od mniej doświadczonych lekarzy. Z kolei algorytm ISIC był znacząco gorszy od ekspertów, ale lepszy od niedoświadczonych lekarzy.
      Jeśli zaś chodzi o zalecenia odnośnie leczenia, nowoczesny algorytm sprawował się gorzej niż eksperci, ale lepiej niż niedoświadczeni lekarze. Aplikacja ma tendencję do usuwania łagodnych zmian skórnych z zaleceń leczenia, mówi Kittler.
      Algorytmy sztucznej inteligencji są więc już na tyle rozwinięte, że mogą służyć pomocą w diagnozowaniu nowotworów skóry, a szczególnie cenne będą tam, gdzie brak jest dostępu do doświadczonych lekarzy. Ze szczegółami badań można zapoznać się na łamach The Lancet.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W Journal of Medical Internet Research ukazał się opis eksperymentu, w ramach którego ChatGPT miał stawiać diagnozy medyczne i proponować dalsze działania na podstawie opisanych objawów. Algorytm poradził sobie naprawdę nieźle. Udzielił prawidłowych odpowiedzi w 71,7% przypadków. Najlepiej wypadł przy ostatecznych diagnozach, gdzie trafność wyniosła 76,9%, najgorzej poradził sobie z diagnozą różnicową. Tutaj jego trafność spadła do 60,3%.
      Autorzy eksperymentu wykorzystali 36 fikcyjnych przypadków klinicznych opisanych w Merck Manual. Przypadki te są wykorzystywane podczas szkoleń lekarzy i innego personelu medycznego. Naukowcy z Harvard Medical School, Brigham and Women'a Hospital oraz Mass General Brigham wprowadzili do ChataGPT opisy tych przypadków, a następnie zadawali maszynie pytanie, dołączone w podręczniku do każdego z przypadków. Wykluczyli z badań pytania dotyczące analizy obrazów, gdyż ChatGPT bazuje na tekście.
      Najpierw sztuczna inteligencja miała za zadanie wymienić wszystkie możliwe diagnozy, jakie można postawić na podstawie każdego z opisów. Następnie poproszono ją, by stwierdziła, jaki dodatkowe badania należy przeprowadzić, później zaś ChatGPT miał postawić ostateczną diagnozę. Na koniec zadaniem komputera było opisanie metod leczenia.
      Średnia trafność odpowiedzi wynosiła 72%, jednak różniła się w zależności od zadania. Sztuczna inteligencja najlepiej wypadła podczas podawania ostatecznej diagnozy, którą stawiała na podstawie początkowego opisu przypadku oraz wyników dodatkowych badań. Trafność odpowiedzi wyniosła tutaj 76,9%. Podobnie, bo z 76-procentową trafnością, ChatGPT podawał dodatkowe informacje medyczne na temat każdego z przypadków. W zadaniach dotyczących zlecenia dodatkowych badań oraz metod leczenia czy opieki, trafność spadała do 69%. Najgorzej maszyna wypadła w diagnozie różnicowej (60,3% trafnych odpowiedzi). Autorzy badań mówią, że nie są tym zaskoczeni, gdyż diagnoza różnicowa jest bardzo trudnym zadaniem. O nią tak naprawdę chodzi podczas nauki w akademiach medycznych i podczas rezydentury, by na podstawie niewielkiej ilości informacji dokonać dobrego rozróżnienia i postawić diagnozę, mówi Marc Succi z Harvard Medical School.
      Być może w przyszłości podobne programy będą pomagały lekarzom. Zapewne nie będzie to ChatGPT, ale rozwijane już systemy wyspecjalizowane właśnie w kwestiach medycznych. Zanim jednak trafią do służby zdrowia powinny przejść standardowe procedury dopuszczenia do użytku, w tym testy kliniczne. Przed nimi zatem jeszcze długa droga.
      Autorzy opisanych badań przyznają, że miały one ograniczenia. Jednym z nich było wykorzystanie fikcyjnych opisów przypadków, a nie rzeczywistych. Innym, niewielka próbka na której testowano ChatGPT. Kolejnym zaś ograniczeniem jest brak informacji o sposobie działania i treningu ChataGPT.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Inżynierowie z Politechniki Federalnej w Lozannie (EPFL) wykorzystali ChatGPT-3 do zaprojektowania robotycznego ramienia do zbierania pomidorów. To pierwszy przykład użycia sztucznej inteligencji do pomocy w projektowaniu robotów. Eksperyment przeprowadzony przez Josie Hughes, dyrektor Laboratorium Obliczeniowego Projektowania i Wytwarzania Robotów na Wydziale Inżynierii EPFL, doktoranta Francesco Stellę i Cosimo Della Santinę z Uniwersytetu Technicznego w Delfcie, został opisany na łamach Nature Machine Intelligence.
      Naukowcy opisali korzyści i ryzyka związane z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji (SI) do projektowania robotów. Mimo tego, że ChatGPT to model językowy i generuje tekst, to dostarczył nam on istotnych wskazówek odnośnie fizycznego projektu i wykazał się wielkim potencjałem pobudzania ludzkiej kreatywności, mówi Hughes.
      Naukowcy najpierw „przedyskutowali” z ChatGPT samą ideę robota, określili, czemu ma on służyć, opisali jego parametry i specyfikację. Na tym etapie rozmawiali z SI na temat przyszłych wyzwań stojących przed ludzkością oraz robotów-ogrodników, które mogą rozwiązać problem niedoborów siły roboczej przy uprawie roślin. Następnie, korzystając z faktu, że ChatGPT ma dostęp do danych naukowych, podręczników i innych źródeł, zadawali mu pytania o to na przykład, jakimi cechami powinien charakteryzować się przyszły robot-ogrodnik.
      Gdy już cechy te zostały opisane i zdecydowano, że chodzi o robotyczne ramię zbierające pomidory, przyszedł czas na zapytanie się sztucznej inteligencji o takie szczegóły jak np. kształt chwytaka oraz poproszenie jej o dane techniczne ramienia oraz kod, za pomocą którego byłoby ono kontrolowane. Przeprowadzone przez SI obliczenia posłużyły nam głównie do pomocy inżynierom w implementacji rozwiązań technicznych. Jednak po raz pierwszy sztuczna inteligencja sformułowała tutaj nowe pomysły, mamy tutaj zatem do czynienia ze zautomatyzowaniem procesów wyższych poziomów poznawczych. Rola człowieka w całym procesie przesunęła się bardziej w stronę techniczną, mówi Stella.
      Naukowcy zwracają też uwagę na problemy związane z wykorzystaniem podobnych systemów. Są to zarówno podnoszone już wątpliwości dotyczące plagiatów czy praw autorskich, jak i np. pytanie o to, na ile innowacyjna jest sztuczna inteligencja i na ile ulega schematom. ChatGPT zaproponował ramię do zbierania pomidorów, gdyż uznał pomidory za najbardziej wartościową uprawę, dla której warto zaprojektować robota. To zaś może po prostu oznaczać, że wybrał tą roślinę, która jest najczęściej opisywana, a nie tę, która jest najbardziej potrzebna.
      Pomimo różnych zastrzeżeń uczeni uważają, że podobne do ChatGPT modele językowe mogą spełniać niezwykle użyteczną rolę. Specjaliści od robotyki muszą się zastanowić, jak wykorzystać te narzędzia w sposób etyczny i przynoszący korzyść społeczeństwu, mówi Hughes.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Sepsa dotyka niemal 3 milionów noworodków rocznie i zabija 214 000 z nich. Badania obserwacyjne, przeprowadzone pod kierunkiem naukowców z University College London (UCL) wykazały, że wiele noworodków umiera z powodu sepsy, ponieważ stosowane do jej zwalczania antybiotyki tracą efektywność. Badania przeprowadzono w latach 2018–2020 na 3200 noworodkach u których wystąpiła sepsa.
      Naukowcy przyjrzeli się dzieciom z 19 szpitali w 11 krajach. Okazuje się, że wśród tych przypadków, gdzie zidentyfikowano patogen odpowiedzialny za sepsę, odsetek zgonów wynosił 18% i był powodowany w dużej mierze antybiotykoopornością. Tam, gdzie patogenu nie zidentyfikowano, odsetek zgonów wynosił 10%.
      W badaniach wzięło udział ponad 80 specjalistów z całego świata, a ich celem było udoskonalenie zaleceń WHO odnośnie leczenia sepsy u noworodków. Organizmy ewoluują, zmienia się lekooporność. Dlatego też zalecenia kliniczne dotyczące sepsy noworodków wymagają ciągłych zmian. Nasze zalecenia opierają się na najnowszych dowodach dobrej jakości i są znaczącym krokiem w kierunku poprawy metod leczenia, mówi doktor Wolfgang Stöhr z UCL.
      Podjęcie tych badań było bardzo ważne, gdyż pomagają nam one zrozumieć, jakie rodzaje infekcji dotyczą noworodków w szpitalach, jaki organizm je wywołuje, jakie leczenie jest stosowane i dlaczego rośnie liczba zgonów, dodaje doktor Manica Balasegaram, dyrektor w Global Antibiotic Research and Development Partnership (GARDP).
      Autorzy badań odnotowali olbrzymie różnice w odsetku zgonów pomiędzy poszczególnymi szpitalami. W poszczególnych placówkach umierało od 1,6% do 27,3% zarażonych sepsą noworodków. Wyższy odsetek zgonów zauważono w krajach o niskich i średnich dochodach. Badania prowadzono w szpitalach w Chinach, Bangladeszu, Brazylii, Wietnamie, Ugandzie, Grecji, Tajlandii, RPA, Włoszech, Indiach i Kenii.
      Jasno pokazały one, że wiele z nich to infekcje antybiotykooporne, szczególnie w krajach o niskich i średnich dochodach, które często zmagają się z niedoborem pielęgniarek, łóżek i przestrzeni. Ryzyko infekcji jest bardzo wysokie i większość z nich to infekcje antybiotykooporne. Jeśli antybiotyki nie zadziałają, dziecko często umiera. Potrzebna jest tutaj pilna zmiana. Potrzebujemy antybiotyków radzących sobie ze wszystkimi infekcjami bakteryjnymi, mówi profesor Sithembiso Velaphi, ordynator oddziału pediatrycznego w Chris Hani Baragwanath Academic Hospital w Johannesburgu.
      W badanych szpitalach do walki z sepsą wykorzystywano łącznie ponad 200 różnych połączeń antybiotyków i często je zmieniano z powodu oporności bakterii na leczenie. W wielu przypadkach lekarze byli zmuszeni użyć karbapenemów. To antybiotyki ostatniej szansy, co do których WHO zaleca używanie ich trudnych, szczególnych przypadkach po to, by nie zabrakło ich właśnie w takich szczególnych sytuacjach. Często jednak były to jedyne antybiotyki zdolne do zwalczenia infekcji. Antybiotyki ostatniej szansy były przepisywane w 15% zbadanych przypadków. Z kolei najczęściej identyfikowanym patogenem była Klebsiella pneumoniae, bakteria łączona z zakażeniami wewnątrzszpitalnymi. Obok niej sepsę często powodowały Acinetobacter spp.,  Staphylococcus aureus. Wymienione patogeny były często oporne na działanie antybiotyków.
      Na podstawie przeprowadzonych badań ich autorzy opracowali dwa narzędzia, które mogą być wykorzystywane na oddziałach opieki neonatologicznej. Pierwsze z nich to NeoSep Severity Score, bazujący na 10 objawach, który pozwala zidentyfikować dzieci szczególnie narażone na zgon, którymi należy zająć się w pierwszej kolejności. Drugi zaś, NeoSep Recovery Score, opierający się na tych samych objawach, za pomocą którego lekarze mogą zdecydować, czy należy rozszerzyć leczenie.
      Antybiotykooporność stanowi coraz większy problem dla całego świata. Niejednokrotnie już poruszaliśmy ten temat.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...