01 人工智能与机器学习的融合 推动全球抗菌药物敏感性检测 (AST) 市场发展的关键趋势之一是将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 相结合,以提高诊断精度并缩短检测周期。这些技术能够分析大规模的临床和基因组数据集,从而检测耐药模式并推荐有效的治疗方案。 例如,2024年4月,瑞典公司Q-linea的ASTar平台获得了美国FDA 510(k)认证,该平台利用高分辨率延时显微镜和机器学习分析技术,可在7小时内完成抗菌药物敏感性测试(AST)。临床评估显示,其分类一致性达到95%至98%。 这项创新标志着临床微生物学领域从传统的、耗时的药敏试验方法向人工智能驱动的系统转变,从而加速了决策过程。随着抗菌药物耐药性(AMR)的持续上升,采用人工智能/机器学习(AI/ML)赋能的药敏试验平台预计将在指导靶向抗生素治疗和加强全球抗菌药物管理项目方面变得日益重要。
2026年6月:生物梅里埃公司通过增强型 VITEK® 解决方案扩展了其抗菌药物敏感性测试 (AST) 产品组合,该解决方案具有改进的自动化和数据分析能力,可支持在临床实验室中更快地识别抗菌药物耐药性模式。