Trong nghiên cứu công bố trên tạp chí Science, các nhà nghiên cứu của Technion và Trung tâm Nghiên cứu và đổi mới KSM Maccabi (Israel) đã sử dụng kỹ thuật giải trình tự gene và phân tích bằng máy học (machine learning) đối với hồ sơ của bệnh nhân.
Sau khi tập trung nghiên cứu các trường hợp nhiễm trùng đường tiết niệu và nhiễm trùng vết thương phổ biến, nhóm nghiên cứu đã chứng minh được cách thức sử dụng dữ liệu về tiền sử nhiễm trùng của mỗi bệnh nhân để lựa chọn loại thuốc kháng sinh phù hợp, có hiệu quả nhất giúp giảm nguy cơ xuất hiện tình trạng kháng thuốc ở những bệnh nhân này.
Các nhà khoa học đã phát hiện ra trong hầu hết trường hợp nhiễm trùng, tình trạng kháng thuốc kháng sinh không xuất hiện do vi khuẩn đột biến ngẫu nhiên gây ra, mà do bệnh nhân tái nhiễm các loại vi khuẩn kháng thuốc hiện có trong hệ vi sinh trên cơ thể của chính họ.
Các nhà khoa học Israel phát triển trí tuệ nhân tạo để kê đơn thuốc kháng sinh giúp giảm nguy cơ xảy ra tình trạng kháng thuốc.
Do đó, nhóm nghiên cứu khuyến cáo bác sĩ nên kê loại thuốc kháng sinh không chỉ có tác dụng ngăn chặn loại vi khuẩn gây ra tình trạng nhiễm trùng hiện tại ở bệnh nhân mà còn ngăn chặn loại vi khuẩn vốn có sẵn trong hệ vi sinh trên cơ thể, có khả năng trở thành vi khuẩn kháng thuốc kháng sinh thay thế cho vi khuẩn hiện tại.
Các nhà nghiên cứu kết luận rằng dữ liệu về phản ứng với kháng sinh của bệnh nhiễm trùng trong quá khứ ở các bệnh nhân có thể được sử dụng để dự đoán nguy cơ họ gặp tình trạng kháng thuốc trở lại khi điều trị bằng thuốc kháng sinh. Công nghệ mới này được cho là giúp giảm 50% nguy cơ xảy ra tình trạng kháng thuốc kháng sinh ở các bệnh nhân.
