新加坡綜合醫院與AI技術的合作概述
新加坡綜合醫院（SGH）與DXC Technology聯手開發了一個名為AI2D的人工智慧解決方案，以優化抗生素的使用。這項合作專注於肺炎病例，因為肺炎在該醫院的治療中佔了20%的比重。
AI2D模型以大約8,000名病患的去識別化臨床數據進行訓練，以提升AI技術在醫療中的應用策略和準確度。初步研究顯示，這項技術的應用潛力已有成效，顯著減少了不必要的抗生素使用。
AI2D模型的技術細節與應用成果
AI2D模型目前涵蓋七種常用的廣譜抗生素，這些抗生素通常用於治療肺炎。根據最新的研究，該模型在判斷是否需要抗生素這一方面的準確度達到90%。
這項技術已經成功地將需要人工審核的病例數量減少了三倍，效率顯著提高，而且能在不到一秒的時間內完成數據分析，這與傳統手動審核所需的20分鐘相比，是一個巨大的突破。
抗生素過度使用的挑戰和AI技術的優勢
抗生素的過度使用導致了抗微生物耐藥性的全球性問題，這給未來的感染治療帶來了挑戰。AI技術允許醫院在避免此類問題方面採取預防措施，可以幫助減少住院時間和醫療費用。
透過提供實時的決策支持，醫護人員能夠在迅速判斷時獲得更準確的信息。自動化系統還能擴大抗生素使用審核的覆蓋範圍，以確保每個病患的用藥處方得到恰當監控。
AI在醫療中的應用：新加坡與台灣的案例
除了新加坡綜合醫院的成功案例之外，台灣的中國醫藥大學附設醫院也在利用AI技術解決抗微生物耐藥性問題。該院自2021年起實施了智能抗菌系統，這是一個結合了多種功能的AI平台。
台灣的AI系統不僅能夠識別藥物抗性菌株，還可以預測和監測病患的敗血症和死亡風險，並提供藥物劑量的建議和藥物之間的相互作用比較。
未來計劃與AI在抗生素使用中的拓展
新加坡綜合醫院已計劃進行一項涵蓋200名住院病患的比較研究，以進一步測試AI2D模型在減少抗生素使用方面的效力。未來，該技術將擴展到泌尿道感染等其他常見院內感染的管理。
研究團隊還計畫持續提升AI2D模型的能力，以找到最佳的抗生素使用方式，進一步推動AI在醫療應用上的突破。
FAQ
- 什麼是AI2D模型，如何運作？
- AI2D是一種人工智慧模型，用於判斷抗生素的必要性並優化其使用。
- AI2D的準確度如何，被應用在哪些案例中？
- AI2D模型在肺炎病例中準確率達90%。
- AI技術如何解決抗微生物耐藥性問題？
- 透過減少不必要的抗生素使用，並優化治療選擇。
重點摘要
- 新加坡綜合醫院與DXC Technology的協作開發AI2D，提升抗生素使用效能。
- AI2D模型已有效地縮短住院時間並降低醫療成本。
- AI技術在應對全球抗微生物耐藥性挑戰中的應用日益重要。
