Avrupa Antimikrobiyal Duyarlılık Testi Komitesi (EUCAST), Gram-negatif bakterilerde beta-laktamaz tespiti için iki aşamalı bir süreç önermektedir. Bu süreçte potansiyel genişlemiş spektrumlu beta-laktamaz (ESBL), plazmid aracılı AmpC beta-laktamaz veya karbapenemaz üretimi tarandıktan sonra doğrulanmaktadır. Antimikrobiyal direnç giderek büyüyen bir sorun haline gelmesiyle, tanısal doğruluk ve verimliliği artırabilecek yenilikçi çözümlere duyulan ihtiyaç artmaktadır.
Bu çalışma, disk difüzyon testlerinden elde edilen verilerin potansiyel beta-laktamaz varlığını işaret etmesi amacıyla Generative Pre-trained Transformer (GPT)-4 ve GPT-agent’ın ön sınıflandırma performansını doğrulamayı hedeflemiş. Beta-laktam antibiyotiklere karşı fenotipik dirençlerine ve ek test sonuçlarına göre 225 Gram-negatif izolatı, şu direnç mekanizmalarından bir veya birkaçına atanmış: “yok,” “ESBL,” “AmpC” veya “karbapenemaz.” Daha sonra EUCAST kılavuzları ve kırılma noktası tablosu (v13.1) kullanılarak GPT-agent özelleştirilmiş. EUCAST-GPT-uzmanı, mikrobiyologlar ve özelleştirilmemiş GPT-4 ile rutin tanı yöntemleri karşılaştırılmış.
Üç mikrobiyolog, fenotipik kategorilerde 814/862 (%94.4) oranında uyum göstermiş ve akıl yürütme için medyan sekiz kelime [çeyrekler arası aralık (IQR) 4–11] kullanmış. ESBL, AmpC ve karbapenemaz için medyan duyarlılık/özgüllük sırasıyla %98/%99.1, %96.8/%97.1 ve %95.5/%98.5 olarak hesaplanmış.
EUCAST-GPT-uzmanına verilen üç farklı komut, kategorilerin 706/862 (%81.9)’sinde uyum göstermiş ancak akıl yürütme için medyan 158 kelime (IQR 140–174) kullanılmış. ESBL, AmpC ve karbapenemaz tahmini için duyarlılık/özgüllük oranları sırasıyla %95.4/%69.23, %96.9/%86.3 ve %100/%98.8 olarak belirlenmiş.
Özelleştirilmemiş GPT-4 ise kategorilerin 169/862 (%19.6)’sini yorumlayabilmiş ve bu yorumların 137/169 (%81.1)’u rutin tanı ile uyumlu bulunmuş. Özelleştirilmemiş GPT-4, akıl yürütme için medyan 85 kelime (IQR 72–105) kullanmış.
Sonuç ta mikrobiyologlar GPT- yapay zeka uygulamalarına kıyasla daha yüksek uyum, daha kısa argümantasyon süreleri göstermiş ve daha yüksek özgüllük oranına sahip bulunmuş.
Giske CG, Bressan M, Fiechter F, et al. GPT-4-based AI agents-the new expert system for detection of antimicrobial resistance mechanisms? J Clin Microbiol. 2024; 62 (11): e0068924.
Makale İçin Tıklayınız
