Antibiotikaresistens utgör en akut global hälsoutmaning med över en miljon dödsfall årligen till följd av infektioner som inte längre svarar på traditionell behandling. Denna kris växer i takt med att fler bakteriestammar utvecklar motståndskraft mot befintliga antibiotika, en trend som AI nu hoppas kunna vända.

Vid den nyligen hållna WIRED Health-konferensen i London betonade den brittiske kirurgen Ara Darzi, som också är chef för Institute of Global Health Innovation vid Imperial College London, att AI-drivna diagnoser har potential att drastiskt förändra hur vi hanterar läkemedelsresistenta infektioner. Traditionella diagnostiska metoder tar ofta dagar, en tid som patienter med kritiska infektioner som sepsis helt enkelt inte har. AI-teknik kan däremot ge träffsäkra diagnoser på rekordtid, vilket kan rädda liv.

I Sverige, liksom i övriga Norden, där sjukvården i hög grad är digitaliserad, finns det en stark grund för att integrera AI-baserade lösningar i vården. AI kan redan nu uppnå en diagnostisk noggrannhet på över 99 procent utan behov av ytterligare laboratorieinfrastruktur. Detta skulle kunna vara särskilt värdefullt i glesbefolkade områden där tillgången till avancerade laboratorier är begränsad.

Utöver förbättrad diagnostik kan AI också påskynda upptäckten av nya antibiotika och omstrukturera befintliga läkemedel. Till exempel samarbetar Storbritanniens nationella hälso- och sjukvårdssystem med Google DeepMind för att utveckla ett AI-system som kan identifiera nya resistensmekanismer inom bara 48 timmar. Genom att använda djupinlärning kan miljarder molekylära strukturer screenas på bara några dagar, och generativ AI kan användas för att skapa helt nya kemiska föreningar.

Trots dessa lovande framsteg finns det dock en betydande utmaning: bristen på ekonomiska incitament för läkemedelsföretag att utveckla nya antibiotika. Den nuvarande affärsmodellen inom läkemedelsindustrin bygger på högvolymförsäljning, vilket står i konflikt med behovet av att reservera nya antibiotika för att förhindra ytterligare resistensutveckling.

För att AI:s fulla potential ska kunna realiseras i kampen mot antibiotikaresistens krävs det nya ekonomiska modeller och incitament. Detta är inte bara en global fråga; det har även direkta implikationer för svensk och nordisk hälsosektor. Genom att främja samarbete mellan teknologiutvecklare, akademin och hälsosektorn kan vi skapa en hållbar väg framåt där AI inte bara hjälper till att hantera antibiotikaresistens utan också bidrar till en mer effektiv och precis sjukvård.