新加坡中央醫(yī)院正在開發(fā)一種人工智能解決方案，以確定開抗生素的必要性，減少抗生素的使用，并確定最適合每位患者的抗生素。

傳染病增強(qiáng)智能（AI2D）是基于DXC技術(shù)開發(fā)的AI模型，目前涵蓋肺炎病例。該模型使用2019年至2020年期間約8000名新加坡中央醫(yī)院患者的去識(shí)別臨床數(shù)據(jù)（包括X光片、臨床癥狀、生命體征和感染反應(yīng)趨勢）構(gòu)建而成。該模型涵蓋了七種常用于治療肺炎的廣譜靜脈抗生素。

去年，由SGH藥劑部門領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)對(duì)AI模型進(jìn)行了一項(xiàng)試點(diǎn)驗(yàn)證研究，并將其與2023 年的2000例肺炎病例進(jìn)行了比較。

SGH和DXC在一篇論文中指出，基于AI2D使需要審查的案件數(shù)量減少了三倍（2012件案件中624件）；AI2D還從大量審查案件中識(shí)別出需要干預(yù)案件的可能性提高了近12%，而全人工審查流程中這一概率僅為4%。此外，分析一個(gè)案件的數(shù)據(jù)在人工審查中需要20分鐘，而AI2D在“不到一秒鐘”內(nèi)即可完成。

在研究中，人工智能模型在判斷特定肺炎病例是否需要使用抗生素方面表現(xiàn)出了90%的準(zhǔn)確率；研究還表明，針對(duì)這些病例開出的抗生素中，近40%可能是不必要的。

新加坡中央醫(yī)院正在建立抗菌藥物管理計(jì)劃，通過防止過度使用抗生素并確定最適合使用抗生素（尤其是窄譜抗生素）來解決這一日益嚴(yán)重的全球問題。此類計(jì)劃可能有助于減少住院時(shí)間、最大限度減少死亡和再入院率，從而節(jié)省患者和醫(yī)院的費(fèi)用。