सिंगापुर जनरल हॉस्पिटल (SGH) एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान "एन्हांस्ड इंटेलिजेंट इन्फेक्शियस डिजीज" (AI2D) विकसित कर रहा है, जिसका उद्देश्य एंटीबायोटिक्स के प्रिस्क्रिप्शन की आवश्यकता का मूल्यांकन करना, एंटीबायोटिक्स के उपयोग को कम करना और प्रत्येक मरीज के लिए सबसे उपयुक्त एंटीबायोटिक की पहचान करना है। यह प्रोजेक्ट DXC टेक्नोलॉजी कंपनी के सहयोग से चल रहा है और वर्तमान में यह निमोनिया के मामलों को कवर कर रहा है।
AI2D मॉडल का निर्माण 2019 से 2020 के बीच लगभग 8000 SGH मरीजों के डिओडेंटिफाइड क्लिनिकल डेटा पर आधारित है, जिसमें एक्स-रे, क्लिनिकल लक्षण, जीवन संकेत और संक्रमण प्रतिक्रिया प्रवृत्तियाँ शामिल हैं, जो सात प्रकार के सामान्य विस्तृत स्पेक्ट्रम इंट्रावेनस एंटीबायोटिक्स को कवर करता है। अनुसंधान टीम ने 2023 में AI मॉडल का प्रारंभिक सत्यापन अध्ययन किया, जिसमें इसे 2000 निमोनिया मामलों के साथ तुलना की गई।
अध्ययन में, SGH और DXC ने बताया कि AI2D समीक्षा के लिए मामलों की संख्या को एक तिहाई तक कम कर सकता है (2012 से 624 तक)। इस AI मॉडल ने समीक्षा मामलों में हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले मामलों की पहचान की संभावना को लगभग 12% तक बढ़ा दिया, जबकि पारंपरिक मानव समीक्षा में यह केवल 4% था। इसके अलावा, किसी मामले के विश्लेषण का समय मानव समीक्षा के 20 मिनट से घटकर "एक सेकंड से कम" हो गया।
अध्ययन से पता चला कि इस AI मॉडल की निमोनिया मामलों में एंटीबायोटिक्स के उपयोग की आवश्यकता का मूल्यांकन करने की सटीकता 90% थी। अध्ययन ने यह भी उजागर किया कि इन मामलों में, लगभग 40% एंटीबायोटिक प्रिस्क्रिप्शन संभवतः अनावश्यक थे।
SGH ने बताया कि निमोनिया उसके अस्पताल में सभी संक्रमणों का 20% है, और यह एंटीबायोटिक प्रिस्क्रिप्शन का सबसे सामान्य संक्रमण प्रकार है। मरीजों का अस्पताल में रहने का औसत समय 2 से 9 दिन के बीच होता है, और सरकार प्रति सब्सिडी प्राप्त मरीज के लिए अस्पताल की लागत 5000 सिंगापुर डॉलर (लगभग 3500 अमेरिकी डॉलर) तक पहुँचती है। 2018 के एंटीबायोटिक उपयोग ऑडिट के अनुसार, SGH अस्पताल ने पाया कि 20% से 30% विस्तृत स्पेक्ट्रम इंट्रावेनस एंटीबायोटिक्स अनावश्यक थे, जबकि सिंगापुर में, लगभग 30% अस्पतालों में हासिल किए गए संक्रमणों को विस्तृत स्पेक्ट्रम एंटीबायोटिक्स के प्रति प्रतिरोधी माना जाता है।
इस वैश्विक समस्या का सामना करने के लिए, अस्पताल एंटीमाइक्रोबियल दवा प्रबंधन योजनाएँ स्थापित कर रहा है ताकि एंटीबायोटिक्स के अत्यधिक उपयोग को रोका जा सके और अधिक उपयुक्त संकीर्ण स्पेक्ट्रम एंटीबायोटिक्स की सिफारिश के समय की पहचान की जा सके। स्वचालन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए, प्रिस्क्रिप्शन के समय वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है, जिससे समीक्षा के लिए मामलों की पहचान और प्राथमिकता दी जा सके।
अनुसंधान टीम वर्तमान में 200 SGH अस्पताल में भर्ती मरीजों के लिए एक तुलना अध्ययन कर रही है, ताकि एंटीबायोटिक्स के उपयोग को कम करने में AI मॉडल की प्रभावशीलता का परीक्षण किया जा सके, और भविष्य में मूत्र पथ के संक्रमण के लिए समान मॉडल विकसित किया जाएगा।
मुख्य बिंदु:
🌐 AI तकनीक एंटीबायोटिक्स के उपयोग की आवश्यकता का मूल्यांकन करने में मदद करती है, गलत उपयोग की स्थिति को कम करती है।
📉 AI मॉडल 90% सटीकता दिखाता है, लगभग 40% प्रिस्क्रिप्शन संभवतः अनावश्यक हैं।
🏥 SGH अस्पताल की एंटीबायोटिक प्रबंधन योजना वैश्विक प्रतिरोधी समस्या का सामना करने के लिए है।
