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AI如何助力对抗抗生素耐药性危机
抗生素耐药性正成为全球公共卫生领域的重大挑战，每年导致超过100万人直接死亡，并关联近500万例死亡。这类感染不仅治疗难度大、费用高昂，还显著延长患者住院时间。传统诊断方法通常需要2-3天进行细菌培养，但对于败血症等急症，每延迟一小时治疗，死亡风险就增加4%至9%。医生往往只能凭经验用药，这加剧了抗生素的滥用和耐药性的扩散。
在近日于伦敦举行的WIRED Health大会上，英国外科医生、帝国理工学院全球健康创新研究所主任Ara Darzi指出，AI诊断技术正处于扭转这一危机的“首个真正转折点”。他表示，基于AI的诊断系统无需额外实验室基础设施，准确率已超过99%，尤其适用于医疗资源匮乏的农村和偏远地区。世界卫生组织数据显示，耐药性在东南亚和东地中海地区最为严重，2023年三分之一的报告感染具有耐药性；非洲则为五分之一。
AI的应用不仅限于诊断。它还可以加速新型抗生素的发现，预测耐药菌的传播路径。例如，英国国家医疗服务体系（NHS）已与Google合作，探索AI在抗菌药物管理中的潜力。然而，Darzi警告，激励机制的缺失可能阻碍创新成果惠及患者。当前抗生素研发的经济回报率低，制药公司缺乏投入动力，全球抗生素管线依然薄弱。
小结：AI在抗生素耐药性防治中展现出巨大潜力，从精准诊断到新药研发均有望突破现有瓶颈。但技术之外，政策激励、国际合作和公共卫生投入同样关键。唯有技术与制度双管齐下，才能避免未来数千万人因耐药感染而面临无药可用的困境。