シンガポール総合病院 (SGH) は、DXC テクノロジーズと提携して、抗生物質の処方を最適化し、抗生物質の乱用を減らし、各患者に最適な抗生物質を選択することを目的とした、「拡張知能感染症」 (AI2D) と呼ばれる人工知能ソリューションを開発しました。 。 AI2D モデルは、肺炎や一般的に使用される 7 種類の抗生物質などの複数の感染タイプをカバーする、8,000 人の患者からの匿名化されたデータを使用してトレーニングされました。 Downcodes の編集者は、世界的な抗生物質耐性危機との闘いを目的としたこのイノベーションについて深く理解することができます。
AI2D モデルの構築は、2019 年から 2020 年までの約 8,000 人の SGH 患者の匿名化された臨床データに基づいており、これには X 線、臨床症状、バイタルサイン、感染反応傾向が含まれており、一般的に使用されている 7 種類の広域抗生物質の静脈内投与が含まれています。研究チームは2023年にAIモデルの予備検証研究を実施し、2,000件の肺炎症例と比較した。
研究の中で、SGH と DXC は、AI2D によって審査が必要な症例数を 3 分の 1 (2012 年から 624 件に) 減らすことができたと指摘しました。また、AI モデルにより、介入が必要なケースを特定できる可能性が、従来の手動レビューではわずか 4% であったのに対し、レビューされたケースの 12% 近く増加しました。また、ある案件の分析時間は、手動レビューで20分かかっていたものが「1秒未満」に短縮された。
研究によると、AI モデルは肺炎の場合に抗生物質が必要かどうかを 90% 正確に判断します。この研究では、これらの症例のほぼ 40% において、抗生物質の処方が不要である可能性があることも明らかになりました。
SGHによると、病院内での全感染症の20％は肺炎が占めており、抗生物質が最も頻繁に処方される感染症であるという。患者の平均在院日数は2日から9日で、政府の費用は補助付き入院1回につき最大5,000シンガポールドル（約3,500米ドル）である。 2018年の抗生物質使用監査によると、SGH病院は、広域スペクトルの静脈内抗生物質の20～30％が過剰であることを発見したが、シンガポールの院内感染の約30％は広域スペクトルの抗生物質に耐性があると考えられている。
この世界的な問題に対応して、病院は抗生物質の過剰使用を防ぎ、より適切な狭スペクトル抗生物質が推奨される時期を特定するための抗菌管理プログラムを確立しています。自動化と人工知能を使用すると、処方時にリアルタイムの洞察が得られ、再検討が必要な症例を特定して優先順位を付けるのに役立ちます。
研究チームは現在、抗生物質の使用削減におけるAIモデルの有効性をテストするために、200人のSGH入院患者を対象に比較研究を行っており、将来的には尿路感染症についても同様のモデルを開発する予定です。
AI2D プロジェクトの成功は、抗生物質耐性という世界的な問題を解決するための新しいアイデアを提供します。人工知能テクノロジーを使用して抗生物質投薬の必要性を正確に判断することは、抗生物質乱用を効果的に制御できるだけでなく、医療費を削減し、医療効率を向上させることもできます。 Downcodes の編集者は、AI2D が将来的により多くの疾患分野に適用され、より多くの患者に利益をもたらすことを期待しています。