AI强大赋能，这家医院一年节省抗菌药物费用超2亿元

感染诊治和抗菌药物临床应用管理是全球性难题，充分应用不断发展的人工智能（Artificial Intelligence，AI） 技术，对临床医师感染诊治提供实时专业的决策支持，对抗菌药物临床应用实现全过程、专业化、智能化管控，是今后临床医疗发展的重大方向之一。浙大二院联合专注于抗菌药物信息化管理产品研发的杭州睿知科技公司，在整合医疗机构和云平台信息系统的基础上，运用机器学习、大数据分析、智能工作流等技术，在决策树、人工神经网络等算法的加持下，成功研发了抗菌药物临床应用决策支持系统（aCDSS）。迄今浙大二院已临床应用多年，该院抗菌药物使用强度连续5年在国考中获得满分，在规范临床医师抗菌药物使用行为的同时，大大提升了医疗质量，有效克服了专业管理人员不足的瓶颈，节约了大量人力资源，更为医院每年节省抗菌药物直接费用超过2亿元。目前该aCDSS已在全国数十家医院投入使用，产生了良好的社会效益和经济效益，为遏制细菌耐药发展作出了切实贡献。

人工智能在临床医疗领域的应用

AI在临床医疗领域已有非常广泛的应用，对医疗服务的质量和效率带来极大的提升，例如在医学影像诊断上，AI已能够自动识别肿瘤和异常病变；在智能辅助诊断上，AI可以为医师提供全面、精准的诊断建议；在远程医疗和智能健康管理上，可以通过智能设备进行健康数据的实时监测和管理，医师通过远程医疗平台为患者提供诊断和治疗服务。

随着电子病历评级纳入公立医院绩效考核，临床决策支持系统（Clinical Decision Support System，CDSS）作为电子病历分级评价的重要模块，已成为医院信息化建设高级阶段的必然一环。CDSS的根本目的是为了改善临床结果，预防医疗差错，提升医疗质量和医疗效率，降低医疗费用支出。

抗菌药物临床应用管理现况

2.1 感染性疾病的复杂性

不同于其他任何疾病的诊治，感染性疾病由于存在“微生物-人体-抗菌药物”错综复杂的三角关系，抗菌药物临床应用被称为“世上最难用药决策”。目前我国临床医师的合理用药意识、专业知识、诊治能力参差不齐，很多医师依据个人经验和“保险度”选用抗菌药物，因此广谱、新贵的药品更容易被选择，而且联合用药比例持续攀升，尤其在ICU，三联、五联抗菌药物现象很常见。抗菌药物的过度使用必将导致细菌耐药进一步发展，反过来又增加抗菌药物使用难度的恶性循环。

2.2 抗菌药物临床管理的难点

现今各级医疗机构主要依赖“药师处方、医嘱点评+偶尔邀请医师讨论+收集数据分析+反馈临床+行政处理”的传统管理模式，这种模式也导致了它只能进行事后分析，具有滞后性，缺少过程管理及过程数据，且人工抽样点评随机性和差异性大，缺少临床思维导致点评结果脱离临床实际，分析结果不被临床认可，耗时费力但无改进。

抗菌药物管理不是单纯的药事管理，是覆盖全体医师感染诊治能力尤其病原诊断能力提升、多学科的专业支撑、手术流程改造、护理流程优化、微生物标本采送与实验室服务能力、处方权限管理、院感防控、信息化建设等的综合管控和综合提升，是一项系统工程。

人工智能在抗菌药物管理的应用

3.1合理用药与自动审方系统

依托预置的药物知识库，对抗菌药物处方和医嘱的不合理用药行为进行自动审核、拦截与警示，但其过于偏重药学思维，缺乏临床诊疗过程的指导，不能为医师提供感染诊断支持和个性化的抗菌用药方案推荐。其次，缺乏临床个性化思维的审方，难以让医师认同接受，医师行为很难改进。合理用药与审方系统业务流程如图1：

图1：基于人工智能的合理用药与审方业务流程

3.2处方点评系统

属于事后监管，对医师抗菌用药过程中的门诊处方和药物医嘱进行综合分析，业务流程如图2。

图2：基于人工智能的处方点评业务流程

该类系统的不足之处是点评质量低，不合理用药的点评结果往往是缺乏感染诊断、用法用量不恰当、药物相互作用等，对临床最关键的抗菌药物使用指征是否充分、品种选择是否适宜、联合使用是否必要等，并不能作出点评。处方点评系统的处方点评合理率经常高达98%以上，显然是不可能的，合理用药无法得到保障。

3.3 基于AI的抗菌药物全过程智能管控

睿知抗菌药物临床应用决策支持系统（RZ®aCDSS）是以浙大二院王选锭教授领衔的专家团队与专注于抗菌药物信息化管理产品研发的杭州睿知科技有限公司共同研发的全球第一款aCDSS。该款AI产品充分运用AI技术，在整合和分析大量临床数据、法规性药典、临床诊疗指南、临床微生物学、地区医保政策等信息创建专家知识库的基础上，全方位对接医疗系统及云平台的基础上，以海量的医疗数据为样本，采用公司自研的业务规则算法，在AI监督学习算法（包括贝叶斯、决策树及线性判别）的加持下，经过反复的迭代交叉验证和强化学习，训练出一套高度智能化的模型，部署后可无缝对接医院HIS系统，切实帮助医师及时作出可靠的感染诊断，在线提供精准的个性化抗菌治疗方案，探索出了一套以“全病例、全过程、全天候”为特色的智能化抗菌管理模式。让医师从“合理用药难”转变为“不合理应用难”！RZ®aCDSS的工作流程如图3：

图3：基于人工智能的RZ®aCDSS工作流程图

RZ®aCDSS 1.0版本已在浙大二院部署运行多年，被临床医师深度接受，依从性良好，管理效果卓著。相较于其他CDSS，RZ®aCDSS在抗菌药物管理方面有着独特优势。首先，对门急诊和住院患者抗菌用药指征、手术预防使用各节点、品种选择、静脉使用、联合用药、用法用量、处方权限、分级管理、微生物标本采样、出院带药等各个临床场景都实现了全过程专业管控；其次，RZ®aCDSS提供了感染诊治的在线临床专业决策支持，保障感染病人得到高水准诊治，促进医师感染诊治知识和能力的全面提升；再次，RZ®aCDSS实现了全过程节点的数据监控，结合实时审核反馈，可节约大量管理成本，极大提升管理效率，助力公立医院绩效考核取得好成绩。

浙大二院自从RZ®aCDSS投入应用以来，各项抗菌药物管理指标全面领先，在平均住院天数持续缩短（2023年4.50天，为全国三级公立综合性医院最短）基础上，抗菌药物使用强度指标连续5年国考满分且为全国三级公立医院最优。更难能可贵的是抗菌药物用药结构持续优化，以第一二代头孢菌素为主的窄谱抗菌药物使用量（DDDs）占比最大且持续提高，超广谱、新贵抗菌药物使用量占比不增或反而逐年下降，成为全国独一无二的抗菌药物管理标杆医院，近年每年为国家节省宝贵的抗菌药物直接费用就超过2亿元人民币。

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