隨著抗生素的廣泛使用，耐藥性微生物的出現(xiàn)和傳播已成為全球公共衛(wèi)生領域面臨的一大挑戰(zhàn)。耐藥性微生物的快速準確識別對于有效的抗感染治療至關重要，它可以幫助醫(yī)生及時選擇合適的抗生素，減少不必要的抗生素使用，從而控制耐藥性的發(fā)展和傳播。然而，傳統(tǒng)的微生物識別和耐藥性檢測方法通常耗時較長，且在某些情況下可能無法提供準確的識別結果。 機器學習，作為人工智能領域的一個重要分支，已經在醫(yī)學影像識別、基因序列分析等多個領域展現(xiàn)出了巨大的潛力。特別是在處理和分析大規(guī)模生物醫(yī)學數(shù)據(jù)方面，機器學習技術能夠提供新的視角和方法?；跈C器學習的耐藥性微生物快速識別方法，通過分析微生物的遺傳信息、表型特征或者與耐藥性相關的生物標志物，有望實現(xiàn)對耐藥性微生物的快速、準確識別。 本研究旨在開發(fā)一種基于機器學習的耐藥性微生物快速識別方法，通過分析微生物的遺傳信息或表型數(shù)據(jù)，快速準確地識別出具有耐藥性的微生物種類及其耐藥性特征。這項研究的成功將為臨床抗感染治療提供強有力的技術支持，為抗擊耐藥性微生物傳播提供新的解決方案。