根據《自然·醫(yī)學》近日發(fā)表的一篇論文，坦桑尼亞一項大規(guī)模隨機臨床試驗發(fā)現，一種“算法會診”，即數字決策支持工具可顯著降低醫(yī)生給兒童開抗生素藥物處方的概率，且不會影響臨床結局。

　　細菌耐藥性在2019年造成約127萬例死亡，在撒哈拉以南非洲造成的醫(yī)療負擔最重。抗生素的過度使用是病原體耐藥性增加的一個主要原因，而抗生素的使用在過去幾十年里一直有增無減。此前研究發(fā)現，許多會診會在不需要的情況下開具抗生素處方。

　　瑞士洛桑大學研究團隊開發(fā)了一種用于兒科會診的臨床決策支持算法。該算法利用即時檢驗提供診斷建議，并根據世界衛(wèi)生組織指南推薦相關療法。研究團隊在坦桑尼亞的20家醫(yī)療機構測試了該工具降低抗生素處方率的有效性，范圍覆蓋了11個月里的逾2萬例次會診。如果使用該工具，23.2%的會診會開具抗生素，而不使用該工具的醫(yī)療機構這一比例為70.1%。抗生素處方率的降低并未給患者造成負面影響，因為研究期間沒有發(fā)現治療失敗率有任何差異。

　　研究人員指出，干預組有25%的個體沒有按照算法進行管理，凸顯了堅持使用該工具的必要性。但他們也指出，該研究提供了一種在成本和技術上可擴展的潛在解決辦法，可安全地降低抗生素處方率。