近日,德國科學家成功開發(fā)出首個為敗血癥患者提供個性化抗生素優(yōu)化方案的人工智能(AI)模型。該研究成果已發(fā)表于最新一期醫(yī)學期刊《npj·數字醫(yī)學》。
挑戰(zhàn):敗血癥治療亟需精準方案
敗血癥是一種因身體免疫系統(tǒng)對感染產生極端反應而引發(fā)的危及生命的疾病,在德國是主要的死亡原因之一,平均每天約有160人因此喪生。由于病原體在治療初期通常尚未明確,醫(yī)生多采用廣譜抗生素進行治療,但這可能引發(fā)腎臟或肝臟等器官的嚴重副作用。如何在保障療效的前提下避免副作用,成為醫(yī)學界的一大難題。
突破:AI模型OptAB實現精準抗生素選擇
由萊法州衛(wèi)生部門資助,科布倫茨大學、科布倫茨應用科技大學及波恩大學醫(yī)學院的科研團隊聯(lián)合開發(fā)了OptAB在線抗生素選擇模型。該模型基于AI數據驅動,專為需要考慮副作用風險的敗血癥患者設計,旨在通過精準算法最大限度提高治療成功率,并減少器官損傷風險。
OptAB采用創(chuàng)新的神經網絡與微分方程結合算法,能夠處理患者數據中存在的不規(guī)則測量、缺失值及時間相關混雜因素等復雜情況。模型特別針對萬古霉素、頭孢曲松與哌拉西林/他唑巴坦等常見抗生素,通過肌酐、總膽紅素及丙氨酸轉氨酶等實驗數據,精確預測病程進展與副作用風險。
成果:AI優(yōu)化治療方案,臨床效果顯著
研究顯示,與臨床中普遍使用的廣譜抗生素相比,OptAB模型推薦的個性化抗生素組合能夠更快速地發(fā)揮治療效果,同時顯著降低了患者的器官損傷風險。這一突破性成果為敗血癥治療帶來了新的解決方案,彰顯了人工智能在精準醫(yī)療領域的巨大潛力。
未來:推進臨床應用落地
研究團隊表示,未來將進一步驗證OptAB模型的穩(wěn)健性,通過更多臨床試驗推動模型投入實際診療,幫助醫(yī)生為敗血癥患者提供更精準、更安全的治療方案,為醫(yī)療實踐注入科技動力。