Finnische Forscher haben Machine Learning (ML) verwendet, um das Risiko einer schwerwiegenden und möglicherweise lebensbedrohlichen Infektion durch einen „Krankenhausfehler“ vorherzusagen. Lesen Sie auch – Brustimplantate können mit ernsthaften Gesundheitsrisiken verbunden sein: Wissen Sie alles darüber
Staphylococcus epidermidis ist ein allgegenwärtiger Besiedler gesunder menschlicher Haut, aber auch eine berüchtigte Quelle schwerer Infektionen mit Verweilgeräten und chirurgischen Eingriffen wie Hüftprothesen. Lesen Sie auch – 8 Tricks zur Gewichtsreduktion nach der Operation, von denen Sie nichts wussten
Ein Team von Mikrobiologen und Genetikern der Aalto-Universität und der Universität Helsinki, Finnland, kombinierte Populationsgenomik in großem Maßstab und In-vitro-Messungen immunologisch relevanter Merkmale dieser Bakterien. Lesen Sie auch – Maschinelles Lernen kann Tod oder Herzinfarkt mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent vorhersagen
Mit ML konnten sie das Entwicklungsrisiko erfolgreich vorhersagen Infektion aus den genomischen Merkmalen eines Bakterienisolats nach einer in der Zeitschrift Nature Communications veröffentlichten Studie.
Es ist nicht bekannt, ob alle Mitglieder der S. epidermidis-Population, die die Haut asymptomatisch besiedeln, in der Lage sind, solche Infektionen zu verursachen, oder ob einige von ihnen eine erhöhte Tendenz dazu haben, wenn sie entweder in den Blutkreislauf oder in ein tiefes Gewebe eintreten.
Die neue Erkenntnis öffnet jedoch die Tür für zukünftige Technologien, bei denen Genotypen mit hohem Risiko proaktiv identifiziert werden, wenn eine Person einem chirurgischen Eingriff unterzogen werden soll, der ein hohes Potenzial zur Verringerung der Belastung durch durch S. epidermidis verursachte nosokomiale Infektionen aufweist, stellten die Forscher fest.
Quelle: IANS
Veröffentlicht: 16. Dezember 2018, 12:18 Uhr
