AI导读：

德国科学家成功开发出首个AI模型，能够为败血症患者进行个性化抗生素优化选择，旨在提高治疗成功率并减少副作用，展示了医学与AI结合的突破性创新。

德国科学家在新一期医学期刊《npj·数字医学》上发表了一项突破性研究，成功开发出首个能够为败血症患者进行个性化抗生素优化选择的人工智能（AI）模型。败血症作为一种危及生命的疾病，是德国最常见的死亡原因之一，每天约有160人因此丧生。

由于败血症治疗初期病原体通常未知，医生常使用广谱抗生素，但此举可能引发肾脏或肝脏损伤等严重副作用。为解决这一难题，德国科学家利用AI技术，在莱法州卫生部门的资助下，由科布伦茨大学、科布伦茨应用科技大学和波恩大学医学院科学家组成的团队，共同研发出在线抗生素选择模型（OPTAB）。

该模型完全基于AI数据驱动，旨在提高败血症患者的治疗成功率（以SOFA评分衡量），同时减少肾脏和肝脏损伤等副作用。OptAB结合了神经网络与微分方程的创新算法，能够处理复杂的患者数据，包括不规则测量、缺失值和时间相关混杂因素。

OptAB能够为万古霉素、头孢曲松和哌拉西林/他唑巴坦（组合）提供疾病进展预测，并依据肌酐、总胆红素和丙氨酸转氨酶等实验值，给出病程和可能副作用的精确预测。研究显示，OptAB确定的最佳抗生素组合相比临床常用的广谱抗生素，能够更快显示出有效性，展现了医学与AI结合的巨大潜力。

研究人员计划进一步验证模型的稳健性，以期尽快将其应用于实际诊疗中，为败血症患者提供更精准、有效的治疗方案。

（图片及文章来源：科技日报）