新加坡的一些肺炎患者可能很快会在人工智能的帮助下被开具抗生素。患者提供的症状信息将输入系统，该系统将使用人工智能来判断患者是患上了病毒性还是细菌性肺炎。
该系统还将决定是否需要抗生素——仅在细菌感染的情况下使用——并根据患者的临床数据推荐特定的抗生素及其剂量。新加坡中央医院（SGH）与IT公司DXC Technology和国家健康科技机构Synapxe合作开发了这一AI解决方案。
肺炎是一种严重的肺部炎症疾病，是全球主要死因之一，也是当地医院住院治疗的第四大原因。研究团队首先选择关注肺炎，因为这种疾病可能会迅速恶化，团队成员、SGH传染病科高级顾问Piotr Chlebicki博士表示。
Chlebicki博士指出，这项新技术的优势在于其能够处理大量信息，检测出感染迹象。“这将告诉我们，这名患者可能有发展成感染的风险，这名患者可能需要抗生素。”他补充道。
用于构建AI肺炎模型的数据来自2019年至2020年间在SGH就诊的约8000名患者，包括X光片、临床症状、定期生命体征和常见身体反应趋势。这些数据随后在2023年的2000个病例中进行了验证。
试点研究发现，名为“Augmented Intelligence in Infectious Diseases”（AI2D）的系统在患者初次诊断时准确判断是否需要抗生素的比例达到九成，SGH表示。
使用此类技术有望减少抗生素的过度使用，以应对日益严重的耐药性问题。
Chlebicki博士指出，仅凭临床评估、患者特定因素或病情严重程度很难明确患者是否能从抗生素中受益。然而，对于确实需要抗生素的患者，延迟处方可能导致严重并发症。
目前的标准是医生在怀疑肺炎时会立即开具抗生素，而不会等待确认结果，因为一些测试结果可能需要长达两天时间。“我们不能等那么久。如果我们不开始治疗而犯错，患者可能会变得更糟，因此肺炎治疗的最初一两天非常关键。”Chlebicki博士说。
“然而，滥用抗生素会导致抗生素耐药性，给未来的感染治疗带来挑战。像AI2D这样的工具将在实验室结果出来前指导医生的决策，非常有用。”他补充道。
谨慎对待肺炎治疗意味着许多最初被怀疑患有肺炎但后来确诊未患该病的患者，事后看来会被不必要地开具抗生素。试点研究显示，去年在肺炎初期开具的抗生素中有近40%可能是不必要的。未来，由SGH药学部牵头的团队将在一项涉及200名住院患者的比较研究中测量该系统的有效性，以安全减少抗生素使用。这些患者将随机分配给可以使用AI2D决定是否给予抗生素的医生。
抗微生物耐药性（AMR）是指药物对病毒、细菌和真菌无效的情况，使得感染更难治疗，并增加了手术、剖腹产和癌症化疗等其他医疗程序和治疗的风险，世界卫生组织表示。预计到2050年，如果不解决这一全球问题，每三秒钟就有一人因AMR死亡。SGH药学部（研究与创新）副主任Andrea Kwa副教授将AMR描述为“悄无声息的大流行”，并且“正在迅速逼近”。
“这促使我们思考一种能够快速帮助医生决定患者是否需要抗生素治疗肺炎的解决方案。”Kwa副教授说。她表示，这一过程可以帮助医生每例病例节省多达20分钟。“如果我们不需要开具抗生素，就能减缓进一步耐药性的出现。”她补充道。
在该模型进一步开发的过程中，团队希望最终能够将其用于其他常见病症，如尿路感染，并扩展到其他医疗机构。
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