Challenges in Forecasting Antimicrobial Resistance

数据科学 计算机科学 领域(数学) 透视图(图形) 抗生素耐药性 风险分析(工程) 质量(理念) 临床微生物学 管理科学 医学 生物 人工智能 微生物学 认识论 哲学 经济 纯数学 抗生素 数学
作者
Sen Pei,Seth Blumberg,Jaime Cascante Vega,Tal Robin,Yue Zhang,Richard J Medford,Bijaya Adhikari,Jeffrey Shaman
出处
期刊:Emerging Infectious Diseases [Centers for Disease Control and Prevention]
卷期号:29 (4): 679-685 被引量:2
标识
DOI:10.3201/eid2904.221552
摘要

Abstract Antimicrobial resistance is a major threat to human health. Since the 2000s, computational tools for predicting infectious diseases have been greatly advanced; however, efforts to develop real-time forecasting models for antimicrobial-resistant organisms (AMROs) have been absent. In this perspective, we discuss the utility of AMRO forecasting at different scales, highlight the challenges in this field, and suggest future research priorities. We also discuss challenges in scientific understanding, access to high-quality data, model calibration, and implementation and evaluation of forecasting models. We further highlight the need to initiate research on AMRO forecasting using currently available data and resources to galvanize the research community and address initial practical questions.

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