Mitigating antimicrobial resistance by innovative solutions in AI (MARISA): a modified James Lind Alliance analysis
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-09-01 15:33
摘要：
该研究通过专家访谈识别了抗微生物耐药性（AMR）领域的关键研究优先事项，强调人工智能（AI）在快速诊断和新药发现中的潜力。提出的BARDI框架（数据共享、AI驱动建模、快速诊断、药物发现和经济预防整合）为应对AMR提供了系统性解决方案。研究指出，数据共享和快速诊断是实现AI应用的关键障碍，且AMR被全球卫生组织视为重大公共卫生威胁，急需创新解决方案。
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关键证据
研究确定了10个优先研究领域，强调AI在AMR中的应用潜力。
提出的BARDI框架为应对AMR提供了系统性解决方案。
专家访谈揭示了数据共享和快速诊断的关键障碍。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究通过专家访谈识别了抗微生物耐药性（AMR）领域的关键研究优先事项，强调人工智能（AI）在快速诊断和新药发现中的潜力。提出的BARDI框架（数据共享、AI驱动建模、快速诊断、药物发现和经济预防整合）为应对AMR提供了系统性解决方案。研究指出，数据共享和快速诊断是实现AI应用的关键障碍，且AMR被全球卫生组织视为重大公共卫生威胁，急需创新解决方案。