人工智能驱动的决策支持减少了门诊尿路感染中的抗生素错配和不当使用

【字体: 时间:2025年02月05日 来源:npj Digital Medicine 12.4

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  来自以色列第二大健康维护组织 —— 马卡比医疗服务中心(Maccabi Healthcare Services),以及特拉维夫大学医学院的研究人员 Shirley Shapiro Ben David、Roni Romano 等人,在npj Digital Medicine期刊上发表了题为 “AI driven decision support reduces antibiotic mismatches and inappropriate use in outpatient urinary tract infections” 的论文。该研究聚焦于利用人工智能(AI)技术优化门诊泌尿道感染的抗生素治疗,为解决抗生素滥用和耐药性问题提供了新的思路和方法,在推动感染性疾病精准治疗、提升医疗质量方面具有重要意义。

  

AI 助力泌尿道感染抗生素精准使用:“UTI Smart-Set” 工具的创新实践与成效


在医疗领域,抗生素的合理使用至关重要,尤其是在泌尿道感染(UTIs)的治疗中。来自以色列第二大健康维护组织 —— 马卡比医疗服务中心(Maccabi Healthcare Services),以及特拉维夫大学医学院的研究人员 Shirley Shapiro Ben David、Roni Romano 等人,在npj Digital Medicine期刊上发表了题为 “AI driven decision support reduces antibiotic mismatches and inappropriate use in outpatient urinary tract infections” 的论文。该研究聚焦于利用人工智能(AI)技术优化门诊泌尿道感染的抗生素治疗,为解决抗生素滥用和耐药性问题提供了新的思路和方法,在推动感染性疾病精准治疗、提升医疗质量方面具有重要意义。


一、研究背景


(一)UTIs 的普遍性与治疗困境


UTIs 是成年人门诊就诊和使用抗生素的常见原因之一。然而,当前尿路病原体对抗生素的耐药性不断上升,特别是对喹诺酮类药物,这给 UTIs 的治疗带来了巨大挑战。在临床实践中,由于就诊时无法立即获取尿液培养结果,医生通常只能经验性地选择抗生素。尽管选择时会综合考虑患者的年龄、性别、妊娠状况、既往感染史、抗生素使用情况、当地药敏模式和患者偏好等多种因素,但抗生素不匹配的风险依然存在,后续往往需要根据培养数据调整初始抗生素治疗方案。


(二)AI 在医疗领域的应用前景


AI 技术在预测 UTIs 病原体耐药性和推荐合适抗生素治疗方案方面展现出了潜力。它能够分析包括患者特征和微生物学数据在内的多种数据源,预测抗生素耐药的可能性,从而辅助临床医生选择最合适的抗生素,减少广谱抗生素的使用,降低耐药菌产生的风险,改善患者的治疗效果。


(三)现有治疗指南与实际应用的差距


全球虽已发布 UTIs 管理和抗生素治疗指南,但门诊中仍存在抗生素使用不当的情况,对当地指南的遵循度也不理想。不恰当的治疗包括滥用广谱抗生素、用药剂量或疗程不当,这些都是导致耐药菌产生的主要因素。此外,基于电子健康记录(EHR)的抗菌药物管理计划虽能提供临床决策支持系统(CDSS),但在社区环境中对 UTIs 治疗的有效性数据有限。


二、研究材料与方法


(一)研究对象与数据来源


本研究是一项前瞻性纵向观察研究,研究对象为马卡比医疗服务中心的患者。该中心为超过 260 万会员提供门诊服务,拥有 6000 多名医生,每年约有 2200 万次医疗就诊记录。研究数据来源于中心的数据仓库,包含患者人口统计数据、医生数据和实验室结果等,通过患者唯一的国家识别号进行关联。


(二)干预措施 ——UTI Smart-Set(UTIS)工具


UTIS 是一种基于机器学习的决策支持工具,整合了抗生素耐药性的机器学习预测、患者数据和临床指南,为 UTIs 的治疗生成个性化的抗生素推荐。其核心模型利用马卡比医疗服务中心的数据湖,包括抗生素处方、尿液微生物培养结果和患者记录等数据进行训练。每月进行模型训练以纳入新积累的数据,每日基于预定义标准为大量患者生成超过 250 万条推荐。同时,通过设定抗生素优先级框架,结合患者个人特征,最终在临床工作流程中,当医生做出 UTIs 诊断时,以预定义的医嘱集形式呈现推荐给医生。


(三)研究结局与数据分析方法


研究主要结局是评估 UTIS 使用对总体抗生素不匹配率的影响,定义为处方抗生素对尿液培养中检测到的耐药菌无效的病例百分比。次要结局包括每种特定抗生素方案的不匹配率、符合指南的抗生素处方率和环丙沙星的处方率。数据分析使用 Excel、R 和 RStudio 软件,进行描述性统计和 Z 评分检验,显著性水平设定为 p<0.05。研究获得了马卡比内部审查委员会和伦理委员会的批准,由于计算分析前已去除参与者的所有识别信息,因此无需获得知情同意。


三、研究结果


(一)UTIS 使用情况与接受率


在 2021 年 6 月 1 日至 2022 年 8 月 31 日期间,共记录了 171,010 例 UTIs 诊断。其中,58,517 例因不符合启动 UTIS 的初步标准而未使用该工具。在 UTIS 弹出的 112,493 例病例中,医生开具抗生素处方的有 75,630 例(67.2%)。UTIS 抗生素选择推荐的总体接受率为 66.0%,在研究期间保持稳定。


(二)抗生素不匹配率


在有尿液培养结果的病例中,接受 UTIS 推荐的医生治疗的患者抗生素不匹配率显著低于未接受推荐的患者。总体成人人群中,接受推荐的患者不匹配率为 8.9%,未接受推荐的为 14.2%(p<0.0001)。18 岁以上女性中,接受推荐的不匹配率降低了 47.5%;50 岁以上女性降低了 55.6%(p<0.001);孕妇中降低了 36.6%,但因样本量小未达统计学显著性。


(三)不同抗生素方案的不匹配率


在成人女性(18 岁以上)、50 岁以上女性和孕妇中,分析不同抗生素方案的不匹配率发现,除磷霉素外,遵循 UTIS 推荐显著降低了其他所有方案的不匹配率(p<0.001)。50 岁以上女性中,呋喃妥因、头孢呋辛和环丙沙星的不匹配率显著降低;孕妇中,呋喃妥因和头孢呋辛的不匹配率显著降低。


(四)目标一致性抗生素处方率


对于除头孢呋辛外的所有抗生素方案,使用 UTIS 时处方与目标值的差距显著更小(p<0.0001)。使用 UTIS 后,环丙沙星的处方率总体降低了 80.5%(6.4% vs 32.9%,p<0.0001),呋喃妥因的处方率增加了 169.2%(28.0% vs 10.4%,p<0.001)。


四、研究结论与讨论


(一)研究结论


本研究表明,UTIS 这一基于 AI 的决策支持工具在大规模门诊医疗系统中应用效果显著。它能够优化抗生素处方实践,降低抗生素不匹配率,特别是在女性和特定年龄段人群中效果突出。同时,UTIS 的使用还减少了喹诺酮类药物(如环丙沙星)的使用,增加了呋喃妥因等窄谱抗生素的使用,在维持临床疗效的同时,有助于抗菌药物的管理。


(二)讨论


  1. UTIS 的优势与局限性:UTIS 结合了 AI 算法和人类专业知识,在降低抗生素不匹配率方面取得了一定成效,与以往研究相比,整体降低幅度相似。然而,仍存在 9% 的不匹配率,可能是由于算法在复杂病例中的局限性、患者数据缺失或不完整,以及抗生素目标值设定不合理等原因。例如,头孢氨苄的不匹配率较高且处方数量相对较低,提示可能需要重新考虑其目标值。

  2. 与其他研究的对比:与专注于非复杂性 UTIs 的研究不同,UTIS 旨在应用于大多数患者,考虑到了临床实践中 UTIs 表现的多样性。在 50 岁及以上女性中,UTIS 显著降低了抗生素不匹配率;孕妇中虽有降低趋势,但因样本量问题未达显著水平。若能对所有 UTIs 病例进行尿液培养,UTIS 的性能可能会进一步提升。

  3. 实施过程中的挑战与解决方案:实施 UTIS 面临诸多挑战,如采用批处理系统架构以实时获取医疗信息,每天生成大量推荐;与医生使用的现有系统集成时需满足安全、可用性和性能要求;将模型训练和预测过程分离,通过灵活的动态表驱动后处理提供实时推荐;建立监测基础设施以跟踪医生反馈,持续优化系统。

  4. 临床实践中的应用与展望:在部分病例中,医生未开具抗生素处方,可能是基于症状自行缓解等原因。未来需要进一步研究开发基于 AI 的模型,辅助医生做出更精准的抗生素处方决策。此外,约三分之一的医生不接受 UTIS 推荐,后续计划分析医生接受或拒绝推荐的原因,解决可能存在的障碍。UTIS 作为辅助工具,旨在支持临床判断而非取代医生决策,通过持续监测和反馈进行优化,未来有望在其他健康服务机构推广应用,并用于解决其他感染性疾病的治疗问题。


本研究通过对 UTIS 的评估,为 AI 在感染性疾病治疗中的应用提供了重要依据,为实现个性化感染管理、提高医疗质量奠定了基础。尽管存在一定局限性,但为后续研究和临床实践指明了方向,对推动医疗领域的智能化发展具有重要的参考价值。


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