中央医院传染病学高级顾问医生赫莱比斯基（Piotr Chlebicki）说，尽管很多医生重视权衡抗生素的作用和风险，但并不容易做到。“如果对确实需要抗生素的病患，开出的抗生素剂量不足，会导致严重的并发症状；但若使用过量，又会产生抗药性，影响今后治疗。”
在试用阶段，新工具对“是否使用抗生素”的判断准确率达90%，并可降低在肺炎治疗初期接近40%的抗生素处方剂量。从上月底开始，医院对200名门诊病患，进行为期一年的新智能工具比较研究，以进一步提高效用。
早在2019年，中央医院就在本地首次研制出一种可在开药的24小时内，通过验血等生物反应测试，确诊病患是不是细菌感染，并安全停止患者抗生素疗程的方法。相关论文于当年5月刊登在国际抗微生物药物杂志（International Journal of Antimicrobial Agents）。这为新工具的开发奠定了基础。
据专家介绍，AI平方D是一套内部软件，基于一个自行开发的肺炎研究模型：从2019年至2020年，医院分析了大约8000名肺炎病患X光影像、临床病症等过往诊断数据；去年，科研人员再利用模拟技术，推算出2000个虚拟病例。通过对比两组数据，研究人员最终开发出增强式传染病诊断智能工具。
为了解决这一难题，从2020年开始，中央医院同IT服务公司DXC Technology，以及卫生部属下的全国医疗科技机构新联科技（Synapxe）合作开发新工具AI平方D，主要用于针对肺炎和尿道感染病患的诊断。
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项目负责人，中央医院药剂系研究与创新部门副处长柯丽云副教授说，新工具可以让医生知道是否需要用抗生素，并根据病患的临床数据，建议抗生素的型号和剂量方案。
根据2016年的全球《抗生素抗药性综合报告》(Review on Antimicrobial Resistance）和2019年学术刊物《柳叶刀—微生物》（The Lancet Microbe）论文的综合数据，2050年，全球估计将会有约1000万人因抗生素抗药性而死亡，这个数字接近2019年的8倍，且超过2016年全年因癌症死亡的人数总和。
根据新加坡中央医院星期一（11月18日）发布的文告，如果医生按照病患的检查指标，并使用增强式传染病诊断智能工具（Augmented Intelligence in Infectious Diseases, 简称AI平方D），只须“按几下鼠标”，便可针对不同病患给出相应的抗生素治疗方案。
他解释，由于此项数据主要基于医院门诊病患，对于基本医疗未必适用，实际操作也更加复杂和多样化，比如倘若诊断仍然以医生说了算，新工具的作用可能很有限；如果过多依靠工具，又存在更多误诊风险。另外，研究数据以本地病患为主，对于外国人或长期居住在国外的国人，未必适用。他也建议考虑病患的综合健康状况，尤其是那些免疫系统受损的患者。
新加坡中央医院正在试用一种基于人工智能的“开方助手”，可帮助医生快速确定个性化抗生素方案，以减少副作用。
天职药房家庭医生梁俊杰接受《联合早报》采访时指出：“在理想条件下，新工具应该奏效。然而，由于AI往往依靠过往数据，对于新出现的感染病症以及未来趋势，还有待观察。”
一般上，医生先开出抗生素以控制病情，再把患者的血液或尿液样本送到实验室进行细菌培植测试。待测试结果在48至72小时出炉后，医生才能决定是否要调整抗生素剂量或完全停用。
