以色列醫療保險機構Maccabi旗下的醫生最近開始使用一個由以色列理工學院和Maccabi研發創新機構KSM（Kahn-Sagol-Maccabi）共同研發的預測演算法。這個由人工智慧驅動的演算法能夠在醫生為病患開個人化抗生素時提供建議。
Maccabi首先將此演算法應用到泌尿道感染這個婦女中最常見的細菌感染上。約30%的女性在一生中至少會經歷一次感染，至多10%的女性更會遇到反覆感染的狀況。直到目前為止，治療大多數病例的開藥依據是醫學指南和臨床診斷，在有些情況下會遇到細菌對於抗生素有抗藥性的問題，導致要換藥治療。
自從引入新演算法以來，Maccabi的醫生已治療了諸多病例，而病患因為細菌有抗藥性而需要換抗生素的情況減少了約35%。這是相當顯著的成果，抗生素選擇的準確性拜此新技術之賜而提高許多。有鑒於這個演算法在治療泌尿道感染上的成功，Maccabi也已著手研發額外的篩選系統，以應用在其他也需要個人化抗生素治療的感染性疾病。
具備此演算法的系統會自動根據醫學指南和診斷指標，如病患年齡性別、懷孕狀況、是否住在養老院、泌尿道感染病史及所服用過之抗生素等資訊，為醫生推薦最適合治療該病患的抗生素。
此獨特演算法是由以色列理工學院生物系教授Roy Kishony、Idan Yelin博士，以及由Tal Patalon 醫師所帶領之KSM共同研發，並透過Maccabi的醫資部和主任醫師部在Maccabi醫師間做介紹和推廣。Kishony教授指出，與Maccabi專家一齊研發出的演算法，是運用人工智慧在個人化抗生素治療上的重要里程碑，這套系統透過病患對治療反應的預測加上減緩抗藥細菌繁生的考量，為患者量身決策適合其的個人化治療。Maccabi的醫資總監Shira Greenfield博士則表示：實行個人化抗生素治療的重要之處在於降低細菌產生抗藥性的風險，這是所有醫療機構都正努力解決的全球性問題。
資料來源：https://www.technion.ac.il/en/2021/11/ai-antibiotic-selection-maccabi/
