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Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz im Kontext von One Health mit Fokus auf antimikrobielle Resistenzen
Societal health is facing a number of new challenges, largely driven by ongoing climate change, demographic ageing, and globalization. The One Health approach links human, animal, and environmental sectors with the goal of achieving a holistic understanding of health in general. To implement this ap...
Autores principales: | , , , , , , |
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Formato: | Online Artículo Texto |
Lenguaje: | English |
Publicado: |
Springer Berlin Heidelberg
2023
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Materias: | |
Acceso en línea: | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10157576/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37140603 http://dx.doi.org/10.1007/s00103-023-03707-2 |
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author | Irrgang, Christopher Eckmanns, Tim v. Kleist, Max Antão, Esther-Maria Ladewig, Katharina Wieler, Lothar H. Körber, Nils |
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description | Societal health is facing a number of new challenges, largely driven by ongoing climate change, demographic ageing, and globalization. The One Health approach links human, animal, and environmental sectors with the goal of achieving a holistic understanding of health in general. To implement this approach, diverse and heterogeneous data streams and types must be combined and analyzed. To this end, artificial intelligence (AI) techniques offer new opportunities for cross-sectoral assessment of current and future health threats. Using the example of antimicrobial resistance as a global threat in the One Health context, we demonstrate potential applications and challenges of AI techniques. This article provides an overview of different applications of AI techniques in the context of One Health and highlights their challenges. Using the spread of antimicrobial resistance (AMR), an increasing global threat, as an example, existing and future AI-based approaches to AMR containment and prevention are described. These range from novel drug development and personalized therapy, to targeted monitoring of antibiotic use in livestock and agriculture, to comprehensive environmental surveillance. |
format | Online Article Text |
id | pubmed-10157576 |
institution | National Center for Biotechnology Information |
language | English |
publishDate | 2023 |
publisher | Springer Berlin Heidelberg |
record_format | MEDLINE/PubMed |
spelling | pubmed-101575762023-05-09 Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz im Kontext von One Health mit Fokus auf antimikrobielle Resistenzen Irrgang, Christopher Eckmanns, Tim v. Kleist, Max Antão, Esther-Maria Ladewig, Katharina Wieler, Lothar H. Körber, Nils Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz Leitthema Societal health is facing a number of new challenges, largely driven by ongoing climate change, demographic ageing, and globalization. The One Health approach links human, animal, and environmental sectors with the goal of achieving a holistic understanding of health in general. To implement this approach, diverse and heterogeneous data streams and types must be combined and analyzed. To this end, artificial intelligence (AI) techniques offer new opportunities for cross-sectoral assessment of current and future health threats. Using the example of antimicrobial resistance as a global threat in the One Health context, we demonstrate potential applications and challenges of AI techniques. This article provides an overview of different applications of AI techniques in the context of One Health and highlights their challenges. Using the spread of antimicrobial resistance (AMR), an increasing global threat, as an example, existing and future AI-based approaches to AMR containment and prevention are described. These range from novel drug development and personalized therapy, to targeted monitoring of antibiotic use in livestock and agriculture, to comprehensive environmental surveillance. Springer Berlin Heidelberg 2023-05-04 2023 /pmc/articles/PMC10157576/ /pubmed/37140603 http://dx.doi.org/10.1007/s00103-023-03707-2 Text en © The Author(s) 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) . |
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