La resistencia a los antimicrobianos (AMR, por sus siglas en inglés) es un fenómeno creciente que amenaza la eficacia de los tratamientos médicos en todo el mundo. Se produce cuando microorganismos, como bacterias y virus, sufren cambios que les permiten resistir los efectos de los medicamentos antimicrobianos, complicando así el manejo de enfermedades graves como el VIH, la tuberculosis y la malaria. Este problema es especialmente crítico en los países de ingresos bajos y medios, donde la calidad del agua es deficiente y la propagación de AMR a través de desechos es elevada.
Desde 2015, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha liderado esfuerzos para abordar esta crisis mediante un Plan de Acción Global que ha sido adoptado por 194 estados miembros. Estos países se han comprometido a desarrollar Planes de Acción Nacionales (NAPs) específicos basados en el enfoque ‘Una Salud’, que reconoce la interconexión entre personas, animales, plantas y el medio ambiente. Sin embargo, la falta de capacidad logística, financiación y acceso a información esencial puede obstaculizar la formulación informada de políticas en muchas regiones vulnerables.
Desarrollo de una herramienta de IA para la política AMR
Con el objetivo de superar estos desafíos, un equipo internacional de investigadores, co-liderado por el profesor Yong-Guan Zhu de la Academia China de Ciencias y el profesor David Graham de la Universidad de Durham en el Reino Unido, ha creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que busca cerrar las brechas críticas en el conocimiento necesario para el desarrollo de políticas informales y la preparación de NAPs.
La herramienta, denominada AMR-Policy GPT, utiliza un modelo de lenguaje que integra información de documentos de políticas relacionados con AMR de 146 países. Su funcionamiento es similar al de chatbots establecidos como ChatGPT, pero con un enfoque que garantiza información más actual, precisa y contextualizada sobre la resistencia antimicrobiana.
Según el profesor Graham, este prototipo representa un punto de partida valioso para los NAPs, especialmente en regiones donde los datos locales o la infraestructura son escasos. «Cualquier solución relacionada con la salud global necesita ser vista de manera holística, y nuestra herramienta ayudará a guiar el desarrollo de políticas sobre AMR al aumentar el intercambio de conocimiento entre países, especialmente en lo que respecta a la propagación ambiental de la resistencia», afirma.
El propósito principal de AMR-Policy GPT es actuar como una fuente de información «inteligente» que apoye el proceso de toma de decisiones, no como un generador de NAPs completos. Los investigadores planean continuar mejorando el prototipo y explorando formas de integrarlo con más conocimiento científico y datos de políticas en el futuro.
El estudio, que también involucra a investigadores de la Universidad de Jiao Tong de Shanghái y la Escuela de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins en Estados Unidos, destaca el papel crucial que la IA puede jugar en la integración del conocimiento y en la comprensión inicial de los problemas relacionados con la AMR.
