Resistensi antibiotik adalah yang berkembang pesat kesehatan masyarakat krisis ini, menyebabkan lebih dari satu juta kematian global setiap tahunnya dan menyumbang hampir 5 juta kematian lainnya. Infeksi ini lebih sulit dan lebih mahal untuk diobati dibandingkan infeksi biasa, dan menyebabkan lama rawat inap di rumah sakit, sehingga meningkatkan biaya rumah sakit dan pasien.
Perawatan sebagian besar bergantung pada dugaan dokter. Ara Darzi, seorang ahli bedah dan direktur Institut Inovasi Kesehatan Global di Imperial College London, mengatakan diagnostik yang didukung AI menawarkan cara yang lebih baik.
“Saat ini, pada tahun 2026, kita berada pada titik perubahan pertama dalam krisis ini,” kata Darzi pada 16 April di WIRED Health di London.
Penggunaan berlebihan dan penyalahgunaan antibiotik dan kurangnya pengembangan obat baru telah memicu munculnya mikroba yang resisten. Ketika bakteri terkena antibiotik dalam kadar yang tidak langsung membunuh mereka, mereka mengembangkan mekanisme pertahanan untuk bertahan hidup. Resep yang tidak diperlukan memungkinkan bakteri mengembangkan kekebalan, sehingga obat-obatan yang menyelamatkan nyawa menjadi tidak efektif. Hal ini berarti semakin berkurangnya daftar pilihan pengobatan untuk pasien dengan infeksi serius.
Masalahnya akan menjadi lebih buruk. A laporan tahun 2024 di dalam Lancet memperkirakan bahwa infeksi yang resistan terhadap obat dapat menyebabkan 40 juta kematian pada tahun 2050.
Diagnostik tradisional untuk menentukan infeksi yang resistan terhadap antibiotik biasanya memerlukan waktu dua hingga tiga hari, karena memerlukan kultur bakteri dari sampel. Namun untuk beberapa infeksi, seperti sepsis, pasien tidak mempunyai waktu tersebut. Untuk setiap jam pengobatan yang tertunda, risiko kematian meningkat antara 4 hingga 9 persen. Sembari menunggu hasil tes, dokter harus menggunakan penilaian terbaiknya dalam memilih antibiotik yang akan digunakan.
Diagnostik berbasis AI dapat membantu menginformasikan keputusan tersebut. “Diagnostik yang didukung AI mencapai akurasi di atas 99 persen tanpa infrastruktur laboratorium tambahan,” kata Darzi.
Diagnostik cepat semacam ini sangat dibutuhkan di daerah pedesaan dan terpencil di dunia, tambahnya. Organisasi Kesehatan Dunia perkiraan bahwa resistensi antibiotik paling tinggi terjadi di Asia Tenggara dan Mediterania bagian timur, di mana satu dari tiga infeksi yang dilaporkan resisten pada tahun 2023. Di Afrika, satu dari lima infeksi resisten.
AI juga dapat membantu menemukan obat baru untuk infeksi yang resisten dan memprediksi penyebaran bakteri yang resisten. Layanan Kesehatan Nasional Inggris bekerja sama dengan Google DeepMind untuk mengembangkan sistem AI untuk memerangi resistensi antibiotik. Dalam satu demonstrasi, sistem tersebut mengidentifikasi mekanisme perlawanan yang sebelumnya tidak diketahui hanya 48 jammemecahkan misteri yang membutuhkan waktu satu dekade bagi para peneliti di Imperial College London untuk memahaminya.
Dipasangkan dengan laboratorium otomatis, Darzi mengatakan sekarang ratusan eksperimen paralel dapat dilakukan sepanjang waktu. Model pembelajaran mendalam kini dapat menyaring miliaran struktur molekul dalam hitungan hari, sementara AI generatif digunakan untuk merancang senyawa yang tidak ada di alam.
Namun perusahaan-perusahaan farmasi besar telah menghentikan pengembangan antibiotik karena model ekonomi yang rusak. Antibiotik baru perlu disediakan untuk mencegah resistensi, namun perusahaan farmasi mendapat untung berdasarkan penjualan dalam jumlah besar. Hanya terdapat sedikit insentif bagi perusahaan untuk tetap bertahan dalam industri ini.
Darzi berpendapat bahwa model pembayaran baru diperlukan untuk mendorong pengembangan antibiotik baru. Pada tahun 2024, Inggris memulai program percontohan model pembayaran ala Netflix di mana pemerintah membayar biaya berlangganan tahunan tetap kepada perusahaan farmasi untuk akses terhadap antibiotik baru, bukan untuk jumlah yang diresepkan. Swedia juga sedang bereksperimen dengan model yang tidak terhubung sebagian.
“Pertanyaan yang akan menentukan bentuk pengobatan untuk 100 tahun ke depan, bukanlah apakah kita memiliki alat untuk meresponsnya. Kita punya alatnya,” katanya. “Pertanyaannya adalah apakah kita memiliki karakter untuk menganggap serius apa yang kita lihat.”
