Un recente studio italiano, condotto dall'IDI IRCCS di Roma in collaborazione con diverse istituzioni, ha dimostrato come l'intelligenza artificiale possa essere un valido alleato nella lotta contro l'antibiotico-resistenza. Pubblicato sull'International Journal of Infectious Diseases, lo studio ha analizzato dati clinici e microbiologici di quasi 10.000 pazienti, sviluppando un modello di machine learning in grado di prevedere con oltre il 90% di accuratezza la sensibilità agli antibiotici. Questo modello consente di ottenere un 'antibiogramma digitale' con un anticipo di almeno 48 ore rispetto ai metodi standard, riducendo i ritardi nella scelta della terapia. La crescente diffusione dell'antibiotico-resistenza rappresenta una seria minaccia per la salute pubblica, e ogni ritardo nell'identificazione della terapia efficace può aggravare la situazione clinica dei pazienti. Il microbiologo Giuseppe Piccinni, co-autore dello studio, sottolinea che le informazioni disponibili nelle cartelle cliniche possono essere utilizzate per supportare decisioni terapeutiche rapide e mirate.