Das Singapore General Hospital (SGH) entwickelt eine KI-Lösung namens „Enhanced Intelligence for Infectious Diseases“ (AI2D), um die Notwendigkeit von Antibiotika-Rezepten zu beurteilen, den Antibiotika-Verbrauch zu reduzieren und für jeden Patienten das am besten geeignete Antibiotikum zu identifizieren. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit DXC Technology durchgeführt und deckt derzeit Pneumoniefälle ab.
Das AI2D-Modell basiert auf anonymisierten klinischen Daten von etwa 8000 SGH-Patienten aus den Jahren 2019 bis 2020. Diese Daten umfassen Röntgenbilder, klinische Symptome, Vitalzeichen und Infektionsverlaufskurven und betreffen sieben häufig verwendete Breitband-Antibiotika zur intravenösen Anwendung. 2023 führte das Forschungsteam eine erste Validierungsstudie des KI-Modells durch und verglich es mit 2000 Pneumoniefällen.
In der Studie stellten SGH und DXC fest, dass AI2D die Anzahl der zu überprüfenden Fälle um ein Drittel reduzieren konnte (von 2012 auf 624). Das KI-Modell verbesserte auch die Wahrscheinlichkeit, Fälle zu identifizieren, die einer Intervention bedürfen, in den überprüften Fällen auf fast 12%, während dieser Anteil bei der traditionellen manuellen Überprüfung nur 4% betrug. Darüber hinaus verkürzte sich die Analysezeit eines Falls von 20 Minuten bei manueller Überprüfung auf „unter einer Sekunde“.
Die Studie zeigt, dass das KI-Modell eine Genauigkeit von 90% bei der Beurteilung der Notwendigkeit von Antibiotika bei Pneumoniefällen erreicht. Die Studie ergab auch, dass bei diesen Fällen fast 40% der Antibiotika-Rezepte möglicherweise überflüssig waren.
Das SGH gab an, dass Pneumonie 20% aller Infektionen im Krankenhaus ausmacht und die häufigste Infektionsart ist, bei der Antibiotika verschrieben werden. Die durchschnittliche Aufenthaltsdauer der Patienten beträgt 2 bis 9 Tage, und die Kosten für jeden subventionierten Patienten belaufen sich auf bis zu 5000 Singapur-Dollar (ca. 3500 US-Dollar). Ein Antibiotika-Verbrauchsaudit von 2018 im SGH ergab, dass 20% bis 30% der Breitband-Antibiotika zur intravenösen Anwendung überflüssig waren. In Singapur werden etwa 30% der im Krankenhaus erworbenen Infektionen als resistent gegen Breitband-Antibiotika angesehen.
Um dieses globale Problem zu bekämpfen, implementiert das Krankenhaus ein Antibiotika-Managementprogramm, um den übermäßigen Gebrauch von Antibiotika zu verhindern und den optimalen Zeitpunkt für die Anwendung geeigneterer schmalbandiger Antibiotika zu identifizieren. Der Einsatz von Automatisierung und künstlicher Intelligenz ermöglicht eine bessere Echtzeit-Einschätzung bei der Verschreibung, hilft bei der Identifizierung von Fällen, die einer Überprüfung bedürfen, und priorisiert diese.
Das Forschungsteam führt derzeit eine Vergleichsstudie mit 200 stationären Patienten des SGH durch, um die Wirksamkeit des KI-Modells bei der Reduzierung des Antibiotika-Verbrauchs zu testen. Zukünftig sollen ähnliche Modelle für Harnwegsinfektionen entwickelt werden.
Wichtigste Punkte:
🌐 KI-Technologie hilft bei der Beurteilung der Notwendigkeit von Antibiotika und reduziert deren Fehlgebrauch.
📉 Das KI-Modell weist eine Genauigkeit von 90% auf, fast 40% der Rezepte sind möglicherweise überflüssig.
🏥 Das Antibiotika-Managementprogramm des SGH zielt darauf ab, das globale Problem der Antibiotikaresistenz zu bekämpfen.