2月11日，記者從陸軍軍醫(yī)大學西南醫(yī)院獲悉，該院藥劑科教授枉前團隊首次提出可以將人工智能技術用于調整老年重癥感染患者抗菌藥物用量，并開發(fā)出可以實時監(jiān)測藥物濃度的軟件。相關研究發(fā)表在藥劑學期刊《科學報告》上。
據(jù)介紹，隨著人口老齡化的加劇，老年重癥感染患者的用藥愈發(fā)受到人們的關注。由于老年人大多有多種基礎疾病，可能會影響藥物在體內的代謝和排泄，出現(xiàn)劑量不足或劑量過大、藥物蓄積等現(xiàn)象，從而導致治療失敗、耐藥產生和毒性反應等問題。如何實時監(jiān)測藥物濃度，實現(xiàn)老年重癥患者的個性化治療，成為學者關注的問題。
“為解決這一問題，我們把目光投向人工智能技術。團隊前期在《抗菌化學療法雜志》上發(fā)表的研究已證實，基于人工智能技術建模的藥物濃度預測準確率優(yōu)于傳統(tǒng)藥代動力學模型。”枉前教授介紹，此次，團隊以老年重癥患者常用的抗菌藥物作為切入口，通過收集245名老年患者的臨床數(shù)據(jù)，并通過多種算法挖掘變量和藥物濃度之間的關系，發(fā)現(xiàn)患者的個體清除率、給藥方案、腎功、血紅蛋白及SOFA評分等，均會對藥物濃度產生影響。綜合以上元素，團隊構建了萬古霉素的藥物濃度預測模型。
“與傳統(tǒng)群體藥代動力學模型相比，此模型的最大特點就是將臨床因素和患者臨床復雜的情況相結合，讓醫(yī)生能更好掌握患者體內的藥物濃度，及時調整用藥方案。”枉前介紹，該模型不僅為臨床醫(yī)生制定老年患者的個體化給藥方案提供了有價值的工具，也為重癥感染的抗菌藥物治療提供了新的思路。
據(jù)悉，未來枉前團隊將繼續(xù)完善這一模型，收集更多實時數(shù)據(jù)，以適應更廣泛的患者群體，為抗感染治療的個性化和精準化作出貢獻。
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