中國醫(yī)藥大學(xué)附設(shè)醫(yī)院(中國附醫(yī))與微軟合作,在Azure平臺上開發(fā)“AST.AI智能抗藥菌預(yù)測系統(tǒng)”,借由AI機器學(xué)習(xí)分析幫助,將原本須2-5天才能得知的“病菌抗藥性”結(jié)果,縮短為1小時。
此項成果已獲國際醫(yī)學(xué)期刊認(rèn)可,并吸引海內(nèi)外臨床學(xué)研單位合作,未來將進一步通過Azure平臺,將模型成果及分析數(shù)據(jù)與全球醫(yī)療機構(gòu)分享,共同打造更完善的智慧抗藥菌系統(tǒng),以解決全球最大醫(yī)療挑戰(zhàn)。
中國附醫(yī)智能科技創(chuàng)新中心(簡稱創(chuàng)新中心)主任游家鑫指出,“AST.AI智能抗藥菌預(yù)測系統(tǒng)”借由質(zhì)譜儀判讀蛋白質(zhì)量進行抗藥性預(yù)測,并通過細(xì)菌與抗生素的分子嵌合增加模型生物意義,運用微軟Azure Machine Learning平臺與協(xié)作環(huán)境,在有限的人力物力之下,快速開發(fā)出機器學(xué)習(xí)算法,并以大量臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的精準(zhǔn)度。
目前已與臺灣4家醫(yī)院共享模型或數(shù)據(jù),十分期待AST.AI未來進一步通過與微軟的合作,與歐洲及全世界分享,饋入各國數(shù)據(jù)進行驗證,讓抗藥性預(yù)測更為精準(zhǔn)且符合當(dāng)?shù)匦枨蟆?/p>
臺灣微軟指出,“AST.AI智能抗藥菌預(yù)測系統(tǒng)”的開發(fā),主要基于醫(yī)學(xué)界面臨抗生素濫用的兩大挑戰(zhàn),一是“病菌抗藥性”造成致死率上升,二是抗生素的龐大支出已成為各國醫(yī)學(xué)中心的沉重負(fù)擔(dān)。
游家鑫指出,以往病患出現(xiàn)感染,在抗生素投藥之前,必須通過血液培養(yǎng)、抗藥性比對等過程,至少耗費48-60小時才能得知檢測結(jié)果,再將資訊提供給臨床醫(yī)師進行抗生素治療評估。
然而統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,每延遲1小時用藥,病患死亡率就會上升7.6%。中國附醫(yī)創(chuàng)新中心團隊通過Azure平臺開發(fā)云計算原生AST.AI系統(tǒng),串聯(lián)質(zhì)譜儀信號與機器學(xué)習(xí)算法,將其運用于細(xì)菌的抗藥機制預(yù)測,并與檢測試驗室的工作流程高度集成,在短短1小時之內(nèi)即可得知抗藥結(jié)果,輔助臨床精準(zhǔn)投藥,不僅降低成本,也及時挽救病患健康。
(首圖來源:臺灣微軟)