مقاومة المضادات الحيوية أزمة صحية عامة سريعة النمو، تسبب أكثر من مليون وفاة عالمياً سنوياً وتساهم في ما يقرب من 5 ملايين وفاة إضافية. هذه العدوى أصعب وأكثر تكلفة في العلاج من العدوى العادية، وهي مسؤولة عن إطالة مدة الإقامة في المستشفيات، مما يرفع التكاليف على المستشفيات والمرضى على حد سواء. يعتمد العلاج بشكل كبير على التخمين من قبل الأطباء. يقول أرا دارزي، جراح ومدير معهد الابتكار الصحي العالمي في كلية إمبريال لندن، إن التشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر طريقة أفضل. "نحن واقفون الآن، في عام 2026، عند نقطة الانعطاف الحقيقية الأولى في هذه الأزمة،" قال دارزي في 16 أبريل في WIRED Health بلندن. قد ساهم الإفراط في استخدام المضادات الحيوية وسوء استخدامها ونقص تطوير أدوية جديدة في ازدياد ظهور الميكروبات المقاومة. عندما تتعرض البكتيريا لمستويات من المضادات الحيوية لا تقتلها فوراً، فإنها تطور آليات دفاعية للبقاء. تسمح الوصفات غير الضرورية للبكتيريا بتطوير مناعة، مما يجعل الأدوية المنقذة للحياة غير فعالة. هذا يعني قائمة متناقصة من خيارات العلاج للمرضى الذين يعانون من عدوى خطيرة. من المتوقع أن تتفاقم المشكلة. يتوقع تقرير نُشر في مجلة The Lancet عام 2024 أن العدوى المقاومة للأدوية قد تسبب 40 مليون وفاة بحلول عام 2050. عادة ما تستغرق التشخيصات التقليدية لتحديد العدوى المقاومة للمضادات الحيوية من يومين إلى ثلاثة أيام، لأنها تتطلب زراعة البكتيريا من العينة. لكن لبعض العدوى، مثل الإنتان، هذا الوقت لا يملكه المرضى. لكل ساعة تأخير في العلاج، يزداد خطر الوفاة بنسبة تتراوح بين 4 إلى 9 في المائة. أثناء انتظار نتائج الاختبار، يجب على الأطباء استخدام أفضل حكم لهم في اختيار المضادات الحيوية المناسبة. يمكن للتشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في إرشاد تلك القرارات. "تصل التشخيصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى دقة تتجاوز 99 في المائة دون بنية تحتية إضافية للمختبرات،" قال دارزي. هذه الأنواع من التشخيصات السريعة مطلوبة بشكل خاص في المناطق الريفية والنائية حول العالم، كما أضاف. تقدر منظمة الصحة العالمية أن مقاومة المضادات الحيوية هي الأعلى في جنوب شرق آسيا والشرق الأوسط، حيث كانت نسبة واحدة من كل ثلاث عدوى مبلغة مقاومة في عام 2023. أما في أفريقيا، فإن نسبة واحدة من كل خمس عدوى كانت مقاومة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً المساعدة في اكتشاف أدوية جديدة للعدوى المقاومة والتنبؤ بانتشار البكتيريا المقاومة. تعمل خدمة الصحة الوطنية في المملكة المتحدة مع Google DeepMind لتطوير نظام ذكاء اصطناعي لمكافحة مقاومة المضادات الحيوية. في إحدى التجارب، حدد النظام آليات مقاومة غير معروفة سابقاً في غضون 48 ساعة فقط، مما حل لغز استغرق باحثين في كلية إمبريال لندن عقدًا من الزمن لفهمه. مع مختبر أتمتة، قال دارزي إنه من الممكن الآن تشغيل مئات التجارب المتوازية على مدار الساعة. يمكن لنماذج التعلم العميق الآن فحص مليارات الهياكل الجزيئية في أيام، بينما يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مركبات لا توجد في الطبيعة. ومع ذلك، تخلت شركات الأدوية الكبرى عن تطوير المضادات الحيوية بسبب نموذج اقتصادي معطل. يجب أن تُحفظ المضادات الحيوية الجديدة لمنع المقاومة، لكن شركات الأدوية تربح بناءً على مبيعات عالية الحجم. لا يوجد حافز للشركات للبقاء في اللعبة. جادل دارزي بأن نماذج الدفع الجديدة مطلوبة لتشجيع تطوير مضادات حيوية جديدة. في عام 2024، بدأت المملكة المتحدة برنامجاً تجريبياً لنموذج دفع يشبه نتفليكس، حيث تدفع الحكومة رسوماً سنوية ثابتة لشركة دوائية مقابل الوصول إلى مضادات حيوية جديدة، وليس بناءً على الكمية الموصوفة. كما تجري السويد تجربة لنموذج جزئياً منفصل. "السؤال الذي سيحدد شكل الطب في الـ 100 سنة القادمة ليس ما إذا كان لدينا الأدوات للاستجابة. لدينا الأدوات،" قال. "السؤال هو ما إذا كان لدينا الشخصية لاتخاذ الأمر على محمل الجد لما نراه".