GFHDT: AI可為敗血症患者優選抗生素

德國科學家成功開發出首個能夠為敗血症患者進行個人化抗生素優化選擇的人工智慧（AI）模型。相關成果發表在新一期醫學期刊《npj�數位醫學》。

敗血症是當身體免疫系統對感染產生極

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端反應時出現的一種危及生命的疾病，是德國最常見的死亡原因之一，平均每天約有160人因此死亡。由於在治療開始時病原體通常是未知的，醫生經常求助於廣譜抗生素，但這可能會導致嚴重的副作用，例如腎臟或肝臟損傷。現在，德國科學家嘗試利用AI來協助選擇更合適的抗生素，以應對這項挑戰。

在萊法州衛生部門資助下，由科布倫茨大學、科布倫茨應用科技大學和波昂大學醫學院科學家組成的團隊開發出首個線上抗生素選擇模型（OptAB）。此模型完全基於AI數據驅動，適用於考慮副作用的敗血症患者。其目標是最大限度地提高治療成功率（以SOFA評分衡量），同時盡可能減少腎臟和肝臟損傷等嚴重副作用。

OptAB模型基於將

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神經網路與微分方程式結合的創新演算法，可以處理以不規則測量、缺失值和時間相關混雜因素為特徵的複雜患者資料。 OptAB可以為萬古黴素、頭孢曲松和哌拉西林/他唑巴坦（組合）提供疾病進展預測，並根據肌酸酐、總膽紅素和丙胺酸轉氨酶等實驗值，提供有關病程和可能副作用的精確預測。

OptAB確定的最佳抗生素組合比臨床實踐中常用的廣譜抗生素更快顯示出有效性，展示了醫學和AI結合帶來的突破性創新。研究人員還計劃進一步檢驗結果以測試模型的穩健性，以盡快將此模型用於實際診療。