Advancing antimicrobial stewardship in Africa through responsible artificial intelligence implementation

方法

评论性文章，梳理AI在临床决策支持、耐药预测与监测中的潜力。

发现

非洲AI抗菌管理多停留试点，受人力、实验室与监测系统薄弱制约。

机会点

可研究资源匮乏地区AI抗菌管理系统的低成本落地与可持续集成路径。

摘要 抗菌药物耐药性（antimicrobial resistance, AMR）持续对全球公共卫生构成严重威胁，而非洲医疗体系承受着不成比例的负担。尽管抗菌药物管理项目已被推荐为改善抗菌药物使用、减缓耐药性出现的重要策略，但在许多非洲医疗体系中的实施仍面临诸多挑战，包括人力短缺、实验室基础设施薄弱以及监测系统不完善。人工智能（artificial intelligence, AI）与机器学习（machine learning, ML）在通过临床决策支持、耐药性预测、自动化监测以及从薄弱卫生信息系统中提取数据来加强抗菌药物管理方面展现出良好前景。然而，AI在非洲抗菌药物管理中的应用仍处于早期阶段，大多数系统尚停留在试点或研究阶段。本评论探讨了当前的机遇，审视了影响实施的主要障碍，并提出了可能支持AI在非洲抗菌药物管理项目中可持续整合的建议。