El Hospital General de Singapur (SGH), en colaboración con DXC Technologies, ha desarrollado una solución de inteligencia artificial denominada "Enfermedades Infecciosas Inteligentes Aumentadas" (AI2D), que tiene como objetivo optimizar la prescripción de antibióticos, reducir el abuso de antibióticos y seleccionar los antibióticos más adecuados para cada paciente. . El modelo AI2D se entrenó utilizando datos no identificados de 8.000 pacientes, que cubrían múltiples tipos de infecciones, como neumonía, y siete antibióticos de uso común. Los editores de Downcodes le brindarán una comprensión profunda de esta innovación destinada a combatir la crisis mundial de resistencia a los antibióticos.
La construcción del modelo AI2D se basa en datos clínicos no identificados de aproximadamente 8000 pacientes con SGH de 2019 a 2020, incluidos rayos X, síntomas clínicos, signos vitales y tendencias de respuesta a infecciones, que cubren siete antibióticos intravenosos de amplio espectro de uso común. El equipo de investigación realizó un estudio de validación preliminar del modelo de IA en 2023, comparándolo con 2.000 casos de neumonía.
En el estudio, SGH y DXC observaron que AI2D pudo reducir en un tercio el número de casos que requieren revisión (de 2012 a 624). El modelo de IA también aumentó la probabilidad de identificar casos que requerían intervención en casi el 12% de los casos revisados, en comparación con solo el 4% de la revisión manual tradicional. Además, el tiempo de análisis de un caso determinado se redujo de 20 minutos para revisión manual a "menos de un segundo".
Las investigaciones muestran que el modelo de IA tiene una precisión del 90% para determinar si se necesitan antibióticos en los casos de neumonía. El estudio también reveló que en casi el 40% de estos casos, las prescripciones de antibióticos pueden ser innecesarias.
SGH dijo que la neumonía representa el 20% de todas las infecciones en sus hospitales y es el tipo de infección para el cual se recetan antibióticos con mayor frecuencia. La duración media de la estancia hospitalaria de los pacientes oscila entre dos y nueve días, y el gobierno cuesta hasta 5.000 dólares singapurenses (aproximadamente 3.500 dólares estadounidenses) por estancia hospitalaria subsidiada. Según una auditoría sobre el uso de antibióticos de 2018, el Hospital SGH encontró que entre el 20% y el 30% de los antibióticos intravenosos de amplio espectro eran redundantes, mientras que se cree que alrededor del 30% de las infecciones adquiridas en hospitales en Singapur son resistentes a los antibióticos de amplio espectro.
En respuesta a este problema global, los hospitales están estableciendo programas de administración de antimicrobianos para prevenir el uso excesivo de antibióticos e identificar cuándo se recomiendan antibióticos de espectro reducido más apropiados. El uso de la automatización y la inteligencia artificial puede proporcionar mejor información en tiempo real al momento de prescribir, ayudando a identificar y priorizar los casos que requieren revisión.
El equipo de investigación está realizando actualmente un estudio comparativo en 200 pacientes hospitalizados por SGH para probar la eficacia del modelo de IA para reducir el uso de antibióticos y desarrollará modelos similares para infecciones del tracto urinario en el futuro.
El éxito del proyecto AI2D proporciona una nueva idea para resolver el problema global de la resistencia a los antibióticos. El uso de tecnología de inteligencia artificial para determinar con precisión la necesidad de tomar antibióticos no solo puede controlar eficazmente el abuso de antibióticos, sino también reducir los costos médicos y mejorar la eficiencia médica. El editor de Downcodes espera que AI2D pueda aplicarse a más campos de enfermedades en el futuro y beneficiar a más pacientes.