据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：新加坡综合医院（SGH）正在全力研发一款名为“增强智能传染病”（AI2D）的革命性人工智能解决方案，旨在精准判断抗生素的开处方必要性，显著减少不当使用，并为每位患者推荐最合适的抗生素。这一项目与DXC科技公司合作，首批覆盖肺炎病例。AI2D模型的构建依托于2019至2020年间约8000名SGH患者的去标识化临床数据，包括X光片、临床症状、生命体征及感染反应趋势，并涵盖七种常用的广谱静脉注射抗生素。
研究团队于2023年进行了AI模型的初步验证，与2000个肺炎病例进行了详尽比较。SGH和DXC指出，该AI2D模型成功将需审查的病例数量减少了惊人的三分之一，降至624例。此外，该模型在审查过程中提高了识别需要干预病例的可能性，达到了近12%，而传统人工审查仅为4%。更令人瞩目的是，某个病例的分析时间从人工审查的20分钟压缩至“不到一秒”。研究还表明，该AI模型在判断肺炎病例抗生素使用必要性方面，准确率高达90%。
与此同时，研究还揭示，近40%的抗生素处方可能是多余的。SGH医院指出，肺炎占其所有感染病例的20%，是抗生素处方最频繁的类型。患者的住院时间通常在2到9天之间，而政府对每位接受补贴患者的住院费用高达5000新元（约3500美元）。根据2018年的抗生素使用审计，SGH医院发现20%至30%的广谱静脉注射抗生素是多余的，而在新加坡，约30%的医院获得性感染被认为对广谱抗生素产生了耐药性。为应对这一全球性挑战，医院正建立抗微生物药物管理计划，以防止抗生素的过度使用，并寻找更合适的窄谱抗生素推荐时机。
通过运用自动化和人工智能，医院能够在处方时提供实时洞察，帮助识别需审查的病例并优先处理。研究团队目前正为200名SGH住院患者进行比较研究，以测试AI模型在减少抗生素使用方面的有效性，未来还将开发针对尿路感染的类似模型。此项技术的发展无疑将为全球抗药性问题带来新的曙光，为医疗行业树立新的标杆！
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