От случайного леса и свёрточных нейронных сетей до геномных языковых моделей. Разбираем, как машинное обучение используется для прогнозирования устойчивости бактерий к антибиотикам и почему главной проблемой остаются данные.
Разбор публикации КМАХ (2025): опыт Ямало-Ненецкого автономного округа по внедрению региональной системы автоматической валидации микробиологических заключений, непрерывного мониторинга АМР и аналитики в реальном времени.
Разбор публикации КМАХ (2025): внедрение интегрированного цифрового контура ЛИС–АБиоГрам–МИС, автоматизация валидации антибиотикограмм, непрерывный мониторинг АМР и эффект экспертных комментариев для клиницистов.
Обзорная статья КМАХ (2025) сравнивает GLASS/WHO, CLSI M39, ESCMID, руководство AMRcloud и МР 3.1.0346-24 – и показывает, как выбор методики (единица наблюдения, дедупликация, скрининг, формат отчёта) меняет выводы и управленческие решения.
Как связаны точность антибиотикограммы, ошибки назначения АМП и экономические потери, и почему даже 10% ошибок дают миллионы рублей ущерба.