Singapore General Hospital (SGH) ร่วมมือกับ DXC Technologies ได้พัฒนาโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ที่เรียกว่า "Augmented Intelligent Infectious Diseases" (AI2D) ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจ่ายยาปฏิชีวนะ ลดการใช้ยาปฏิชีวนะ และเลือกยาปฏิชีวนะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย . แบบจำลอง AI2D ได้รับการฝึกโดยใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากผู้ป่วย 8,000 ราย ครอบคลุมการติดเชื้อหลายประเภท เช่น โรคปอดบวม และยาปฏิชีวนะ 7 ชนิดที่ใช้กันทั่วไป บรรณาธิการ Downcodes จะทำให้คุณมีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับนวัตกรรมนี้ที่มุ่งต่อสู้กับวิกฤตการดื้อยาปฏิชีวนะทั่วโลก
การสร้างแบบจำลอง AI2D นั้นอิงจากข้อมูลทางคลินิกที่ไม่ระบุตัวตนของผู้ป่วย SGH ประมาณ 8,000 ราย ตั้งแต่ปี 2562 ถึง 2563 ซึ่งรวมถึงรังสีเอกซ์ อาการทางคลินิก สัญญาณชีพ และแนวโน้มการตอบสนองต่อการติดเชื้อ ครอบคลุมยาปฏิชีวนะทางหลอดเลือดดำในวงกว้างที่ใช้กันทั่วไป 7 ชนิด ทีมวิจัยได้ทำการศึกษาการตรวจสอบความถูกต้องเบื้องต้นของโมเดล AI ในปี 2566 เปรียบเทียบกับกรณีโรคปอดบวม 2,000 ราย
ในการศึกษา SGH และ DXC ตั้งข้อสังเกตว่า AI2D สามารถลดจำนวนคดีที่ต้องได้รับการตรวจสอบลงได้หนึ่งในสาม (จากปี 2555 เหลือ 624 คดี) โมเดล AI ยังเพิ่มโอกาสในการระบุกรณีที่ต้องมีการแทรกแซงเกือบ 12% ของกรณีที่ตรวจสอบ เทียบกับเพียง 4% สำหรับการตรวจสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ เวลาในการวิเคราะห์สำหรับบางกรณีลดลงจาก 20 นาทีสำหรับการตรวจสอบด้วยตนเองเป็น "น้อยกว่าหนึ่งวินาที"
ผลวิจัยเผยโมเดล AI มีความแม่นยำ 90% ในการพิจารณาว่าจำเป็นต้องใช้ยาปฏิชีวนะในกรณีโรคปอดบวมหรือไม่ การศึกษายังเผยด้วยว่าเกือบ 40% ของกรณีเหล่านี้ การสั่งยาปฏิชีวนะอาจไม่จำเป็น
SGH กล่าวว่าโรคปอดบวมเป็นสาเหตุ 20% ของการติดเชื้อทั้งหมดในโรงพยาบาล และเป็นการติดเชื้อประเภทหนึ่งที่มีการจ่ายยาปฏิชีวนะบ่อยที่สุด ระยะเวลาการเข้าพักโดยเฉลี่ยสำหรับผู้ป่วยอยู่ระหว่างสองถึงเก้าวัน และรัฐบาลมีค่าใช้จ่ายสูงถึง 5,000 ดอลลาร์สิงคโปร์ (ประมาณ 3,500 ดอลลาร์สหรัฐฯ) ต่อการเข้าพักในโรงพยาบาลที่ได้รับเงินอุดหนุน จากการตรวจสอบการใช้ยาปฏิชีวนะในปี 2018 โรงพยาบาล SGH พบว่า 20% ถึง 30% ของยาปฏิชีวนะในหลอดเลือดดำในวงกว้างมีความซ้ำซ้อน ในขณะที่ประมาณ 30% ของการติดเชื้อในโรงพยาบาลในสิงคโปร์คิดว่าสามารถต้านทานต่อยาปฏิชีวนะในวงกว้างได้
เพื่อตอบสนองต่อปัญหาระดับโลกนี้ โรงพยาบาลกำลังจัดทำโครงการดูแลรักษายาต้านจุลชีพเพื่อป้องกันการใช้ยาปฏิชีวนะมากเกินไป และระบุว่าเมื่อใดจึงแนะนำให้ใช้ยาปฏิชีวนะในวงแคบที่เหมาะสมกว่า การใช้ระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ได้ดีขึ้นในขณะที่สั่งยา ซึ่งช่วยในการระบุและจัดลำดับความสำคัญกรณีที่ต้องมีการตรวจสอบ
ขณะนี้ทีมวิจัยกำลังทำการศึกษาเปรียบเทียบผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล SGH จำนวน 200 ราย เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI ในการลดการใช้ยาปฏิชีวนะ และจะพัฒนาแบบจำลองที่คล้ายกันสำหรับการติดเชื้อทางเดินปัสสาวะในอนาคต
ความสำเร็จของโครงการ AI2D ทำให้เกิดแนวคิดใหม่ในการแก้ปัญหาการดื้อยาปฏิชีวนะทั่วโลก การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุความจำเป็นของยาปฏิชีวนะอย่างแม่นยำไม่เพียงแต่สามารถควบคุมการใช้ยาปฏิชีวนะได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยลดต้นทุนทางการแพทย์และปรับปรุงประสิทธิภาพทางการแพทย์อีกด้วย บรรณาธิการของ Downcodes หวังว่า AI2D สามารถนำไปใช้กับโรคต่างๆ ได้มากขึ้นในอนาคต และเป็นประโยชน์ต่อผู้ป่วยมากขึ้น