人工智能解决了重症监护中抗菌素耐药性的巨大问题

　　

人工智能（AI）可以为重症监护患者提供当日抗菌素耐药性评估，这对预防危及生命的败血症至关重要。

抗菌素耐药性是微生物对治疗产生防御的过程，对世界各地的医疗保健构成巨大挑战。据估计，全球有120万人因此死亡，NHS每年至少为此花费1.8亿英镑。

血液中的感染会对抗生素产生抗药性，并导致危及生命的败血症。一旦感染达到败血症阶段，患者极有可能迅速发展为器官衰竭、休克甚至死亡。

由于以前接触过抗生素，他们的遗传甚至饮食都会改变他们的微生物群，一些患者比其他人更耐抗生素。

现在，科学家们正在利用人工智能的力量来评估重症监护病房（icu）患者的抗菌素耐药性，并识别导致败血症的血液感染。

来自伦敦国王学院的研究人员以及盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金的临床医生合作进行了这项跨学科研究，他们希望这项研究有助于改善危重病人的预后。

该团队在这一领域取得了重大进展，展示了人工智能和机器学习如何为ICU患者提供当日分诊，特别是在资源有限的环境中。该技术也比人工测试成本更低。

目前对ICU患者的评估耗时，需要冗长的实验室检查，需要在实验室培养细菌，最多需要5天。这可能对护理结果产生巨大影响，特别是考虑到ICU患者的脆弱性，他们可能患有危及生命的疾病。

尽早获得这些信息将使临床医生能够在护理方面做出更快、更明智的决定——包括是否使用抗生素。正确使用抗生素与患者的积极预后有密切关系。

第一作者、伦敦国王学院的戴维德·法拉利说：“我们的研究为人工智能在医疗保健方面的好处提供了进一步的证据，这一次与抗菌素耐药性和血液感染等关键问题有关。”这是一个重要的时刻，因为NHS正在投资共享数据资源，帮助提高患者护理的协作性和效率。

“我们对机器学习的使用为解决抗生素耐药性这一重要临床问题提供了一种新方法。我们希望人工智能将为临床医生做出重要决策提供有用的工具，特别是与ICU有关的决策。”

伦敦国王学院微生物学专家林赛·爱德华兹博士补充说：“解决抗菌素耐药性严重威胁的一个重要方法是保护我们已有的抗生素，这与快速诊断的迫切需求密切相关。”通常情况下，耐药感染的患者在重症监护室就诊时情况危急，可能无法存活足够长的时间，无法用目前的黄金诊断标准来确定他们感染的是什么。因此，临床医生面临着一个困难的局面，他们必须以“盲目的方式”开一种广谱抗生素来拯救病人。

“然而，这也会杀死患者微生物组中的许多有益微生物，而不会杀死有害的病原体。它甚至可能使病原体对药物产生更强的抵抗力。

“这项研究的结果非常有希望，因为使用人工智能来加快感染的诊断，以便开出正确的抗生素处方，不仅可以对患者的生存和护理结果产生巨大影响；但可以帮助保存我们已经开发的抗生素，并防止抗生素耐药性的进一步发展。”

这项研究使用了来自盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金的1142名患者的数据，这为使用超过20,000人的数据集进行进一步的研究铺平了道路。希望这项研究的更先进的方法，特别是通过流行的联邦机器学习技术在多医院环境中，可以满足在NHS前线实际部署这种人工智能方法的监管要求。

伦敦国王学院人口健康专家王延忠教授补充说：“这种创新的机器学习方法的简单性和可扩展性表明其广泛实施的潜力，为更大规模地解决这些关键的医疗保健问题提供了一个强大的解决方案，并最终改善患者的治疗效果。”