转载自：SIFIC感染视界
一、AMS 的全球背景与 WHO 的行动计划1.1 AMS 的全球必要性
1.2 WHO 对 AMS 的推动
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- 《全球抗菌药物耐药行动计划》（2015）：明确要求各国在国家层面建立 AMS 体系。
- 《医院 AMS 实施指南》（2019）：提出 AMS 具体实施框架，并强调多学科团队合作的重要性。
- 《2023-2027 全球 AMR 策略》：进一步加强数据监测、政策优化和国际合作。
在此背景下，美国 CDC 和欧洲 ECDC 也推出了各自的 AMS 行动框架，推动医院层面的 AMS 实践。
二、美国与欧洲 AMS 实际操作的异同
2.1 抗菌药物管理的整体框架
美国 AMS 模式
- 主导机构：美国 AMS 主要由疾病控制与预防中心（CDC）和美国感染病学会（IDSA）主导，要求医院必须遵守 AMS 指南，并设立专门的 AMS 团队。
- 感染病医生的作用：
- 在 AMS 团队中担任核心决策者，负责制定医院的抗菌药物使用政策和指南。
- 通过电子健康记录（EHR）系统监测抗菌药物的使用情况，并结合大数据分析，优化临床用药策略。
- 参与 ICU、血液病科、移植科等重点科室的抗菌药物管理，提供实时会诊支持。
- 领导多学科团队（MDT），联合药师、微生物学家、感控专家，共同优化抗菌药物的应用。
- 组织和实施医务人员 AMS 培训，提高全院 AMS 意识。
欧洲 AMS 模式
- 主导机构：欧洲 AMS 由各国医疗监管机构，如英国国家医疗服务体系（NHS）、德国罗伯特·科赫研究所（RKI）、法国国家药监局等负责，政策和实施方式因国而异。
- 感染病医生的作用：
- 在英国，AMS 主要由临床药师主导，但感染病医生仍然在 AMS 团队中发挥重要作用。
- 在法国、西班牙等国家，感染病医生在 AMS 体系中的领导地位较强，通常负责高风险抗菌药物的批准和审核。
- 由于部分欧洲国家的医院仍然依赖手动数据收集，感染病医生在 AMS 干预中的实时性受到一定限制。
- 与公共卫生部门密切合作，感染病医生参与全国范围内的抗菌药物使用监测和耐药性数据分析。
2.2 医院内 AMS 运行模式的差异
美国的 AMS 运行模式
- 数据驱动管理：依托 EHR 系统，每周进行 AMS 例会，由感染病医生带领团队分析抗菌药物使用数据，并提出优化方案。
- 重点干预区域：感染病医生在 ICU、血液病科、移植科等科室承担 AMS 领导职责，与临床医生共同决策抗菌药物选择。
- 电子决策支持系统（CDSS）：结合 AI 技术，为医生提供基于患者病情和微生物检测结果的实时用药建议。
- 抗菌药物审批机制：高等级抗菌药物的使用必须由感染病医生审批，以确保合理性。
欧洲的 AMS 运行模式
- 法规约束更严格：许多国家对 AMS 采取法律监管，例如法国和德国要求所有医院设立 AMS 团队，并定期向政府报告抗菌药物使用情况。
- 跨院合作：部分国家，如荷兰和瑞典，建立了区域 AMS 网络，不同医院共享 AMS 资源，感染病医生在不同机构间轮转。
- 医院层面实施方式多样：
- 在英国，AMS 由药师主导，感染病医生提供临床支持。
- 在法国和德国，感染病医生在 AMS 团队中占据主导地位，负责政策制定和实施监督。
- 在部分欧洲国家，AMS 依赖于政府资助的全国性监测系统，如英国 PHE（Public Health England）的 ARK 项目。
2.3 AMS 体系下感染病医生的关键职责
无论在美国还是欧洲，感染病医生在 AMS 中都承担着核心职责，包括：
- 政策制定与指南实施：
- 参与医院级 AMS 指南的制定，并确保其符合国家和地区规定。
- 结合医院的微生物学数据，动态调整抗菌药物使用策略。
- 抗菌药物使用监测与干预：
- 监测抗菌药物的使用趋势，针对高风险抗菌药物（如碳青霉烯类、万古霉素等）进行特别监管。
- 参与 48-72 小时抗菌药物回顾（Antibiotic Time-out, ATO），确保治疗方案的持续优化。
- 通过 AMS 例会，组织抗菌药物使用审查，提供基于循证医学的用药建议。
- 多学科团队（MDT）协作：
- 感染病医生在 AMS 会议中扮演协调者角色，与药师、微生物学家、感染控制专家共同决定抗菌药物的合理使用。
- 在 ICU、血液病科、器官移植科等高风险科室，与主治医生联合会诊，优化抗菌药物选择。
- 教育与培训：
- 组织 AMS 相关培训，提高住院医生和护士对抗菌药物合理使用的认知。
- 举办学术研讨会，介绍最新的耐药菌研究进展和 AMS 策略。
- 通过在线课程和案例分享，提高医疗团队的 AMS 实践能力。
2.4 美国与欧洲 AMS 体系的挑战与未来发展
共同挑战
- 抗菌药物滥用仍然存在：
- 部分医生对 AMS 指南的依从性不足，仍然存在经验性使用广谱抗菌药物的情况。
- 部分患者对抗生素的依赖心理较强，要求过度处方。
- 资源分配问题：
- 在医疗资源紧张的情况下，AMS 可能不是医院的优先事项。
- 许多小型医院缺乏 AMS 专职团队，感染病医生需承担更多职责。
- 数据共享和标准化问题：
- 不同国家和医院的数据标准不统一，AMS 监测和评估面临困难。
未来发展方向
- AI 和大数据的深度应用：
- 进一步整合 AI 诊断工具，提高 AMS 的精准性。
- 通过机器学习优化 AMS 干预策略，提高干预成功率。
- 加强国际合作：
- 在 WHO 和 ECDC 的指导下，推动 AMS 体系的国际化标准。
- 促进 AMS 研究合作，提高全球 AMS 水平。
- 提升公众认知：
- 通过宣传和教育，提高患者对抗菌药物合理使用的认知。
- 采用社交媒体和患者教育计划，减少抗生素滥用。
三、不同类型医院 AMS 体系的差异
3.1 综合性医院与专科医院
综合性医院综合性医院通常包括多个学科，如内科、外科、急诊科、重症监护室（ICU）、妇产科、儿科等，面对的感染病种类广泛，因此 AMS 体系需要涵盖更全面的抗菌药物管理策略。
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- AMS 团队组成：通常配备专职的感染病医生、临床药师、微生物学家、感染控制专家，并设有专门的 AMS 委员会。感染病医生在团队中发挥领导作用，指导临床医生合理使用抗菌药物。
- 重点干预区域：感染病医生重点干预 ICU、血液病科、器官移植科等高抗菌药物使用率科室，提供实时咨询，优化抗菌药物选择。
- 数据支持：通常配备先进的电子健康记录（EHR）和抗菌药物使用监测系统，感染病医生利用数据分析抗菌药物的使用情况，并结合人工智能（AI）和大数据技术优化用药决策。
- 教育与培训：感染病医生定期培训住院医师和其他临床医生，提高全院 AMS 意识，并进行案例分析，提升合理用药能力。
专科医院专科医院，如肿瘤医院、结核病医院、儿童医院等，主要针对特定人群和感染类型，AMS 体系的侧重点有所不同，感染病医生在不同专科医院的作用也有所差异。
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- 肿瘤医院：主要管理免疫抑制患者，如接受化疗的癌症患者，感染病医生关注中性粒细胞减少症相关感染，制定个体化抗菌药物方案。
- 肺结核专科医院：重点在于结核病的诊断和治疗，感染病医生参与多药耐药结核（MDR-TB）和广泛耐药结核（XDR-TB）的合理用药决策。
- 儿童医院：儿科患者的 AMS 需要针对儿童特定病原体的感染，感染病医生在调整剂量、耐药性管理和药代动力学优化方面发挥关键作用。
3.2 大型医院与小型医院
大型三级医院大型医院通常拥有更充足的 AMS 资源，并制定更严格的抗菌药物管理措施。
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- AMS 体系：通常设有完善的 AMS 组织架构，包括 AMS 委员会、ID 医生、临床药师和微生物实验室。
- 数据分析与决策支持：依靠电子医疗记录（EHR）和实时数据监测系统，感染病医生利用这些数据进行实时调整抗菌药物策略。
- 多学科协作：AMS 团队定期与 ICU、外科、肿瘤科、器官移植科等开展联合会诊，感染病医生在其中提供专业指导，调整抗菌药物使用策略。
- 政策与监管：制定严格的抗菌药物审批和审查机制，如抗菌药物使用权限制度、48-72 小时抗菌药物复评制度等，感染病医生作为主要决策者进行审核和监督。
小型医院
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AMS 依赖远程支持：部分小型医院可能无法配备全职 AMS 团队，通常依赖远程感染病医生提供 AMS 远程咨询。 -
多重角色：感染病医生可能需要同时承担 AMS 管理、感控管理、临床微生物检测等职责，角色多样但关键。 -
基础数据支持有限：许多小型医院仍采用纸质记录或手动数据收集方式，感染病医生需要通过定期抽查数据评估抗菌药物使用。 -
AMS 教育与培训不足：小型医院的医务人员培训机会较少，感染病医生需要定期组织培训，提高抗菌药物管理的认知。
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3.3 公立医院与私立医院
公立医院
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- AMS 受政策法规约束：公立医院通常必须遵守国家或地区制定的 AMS 指南，感染病医生需严格执行相关政策，并确保其在临床实践中的落实。
- 资源配置：公立医院的 AMS 体系更稳定，感染病医生通常拥有更充足的支持团队，与药师和微生物学家密切合作。
- 患者群体：公立医院接诊的患者群体复杂，感染病医生需要根据不同患者制定精准的抗菌药物使用策略。
私立医院
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- AMS 依赖市场导向：私立医院的 AMS 体系通常由医院自主制定，感染病医生的角色可能因医院的管理模式而有所不同。
- AMS 可能更具灵活性：私立医院能够更快引进新技术，如基因测序、AI 诊断辅助等，感染病医生可以利用这些技术提升 AMS 的精准性。
- 费用与成本考量：由于私立医院以盈利为导向，感染病医生需要在合理用药与成本控制之间找到平衡，确保患者获益最大化。
四、感染病医生在 AMS 中的核心作用
4.1 AMS 团队的组成与感染病医生的领导角色
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感染病医生（ID Physicians）：作为核心决策者，负责指导抗菌药物使用策略，提供专业的感染性疾病诊疗建议。 -
临床药师（Clinical Pharmacists）：负责审核处方，优化抗菌药物使用方案，并进行剂量调整和药代动力学/药效学（PK/PD）监测。 -
临床微生物学家（Clinical Microbiologists）：提供病原学和耐药性检测数据，协助优化抗菌药物选择。 -
感染控制专家（Infection Control Specialists）：监测院内感染，协调 AMS 与感控措施，预防多重耐药菌传播。 -
医院管理者（Hospital Administrators）：确保 AMS 方案的执行和资源支持，并推动医院政策的实施。
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4.2 AMS 工作模式与实施流程
4.2.1 抗菌药物遴选与使用监控
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- 制定和更新抗菌药物指南：根据最新的临床证据和当地耐药趋势，制定并定期更新抗菌药物使用指南，确保临床治疗的有效性和安全性。
- 建立限制性抗菌药物清单（Restricted Antimicrobials List）：对特定抗菌药物的使用进行限制，确保高风险抗菌药物在合理指征下使用。
- 抗菌药物使用回顾（Antibiotic Time-out, ATO）：在治疗的第 48-72 小时，对患者的抗菌药物使用情况进行评估，决定是继续、调整还是停止用药。
- 监测抗菌药物耐药趋势：定期分析医院内常见病原菌的耐药性数据，指导临床用药选择，并根据微生物检测数据动态调整治疗方案。
4.2.2 教育与培训
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- 医务人员培训：为医生、护士和药师提供关于抗菌药物合理使用的培训，提高全体医务人员的 AMS 意识和能力。
- 患者教育：向患者及其家属宣传抗菌药物合理使用的重要性，减少不必要的抗菌药物需求。
4.2.3 例会与管理机制
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- 药事委员会（Pharmacy and Therapeutics Committee）：每季度召开会议，评估和调整抗菌药物政策，并审查最新的耐药数据。
- AMS 每周例会：分析抗菌药物使用数据，讨论典型病例，提出优化方案。
- 多学科会诊（MDT）：定期讨论复杂感染病例，制定个性化的抗菌药物治疗策略。
五、展望
5.1 人工智能（AI）与大数据在 AMS 中的应用
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快速诊断与决策支持：AI 可以通过分析患者的临床数据、实验室结果和影像学资料，快速识别感染类型和可能的病原体，从而支持临床医生做出更准确的诊断和治疗决策。 -
抗菌药物使用模式分析：通过大数据分析，医院可以监测抗菌药物的使用情况，识别不合理用药模式，并制定针对性的干预措施。 -
预测耐药趋势：AI 模型可以预测特定病原体的耐药性发展趋势，帮助制定预防和控制策略。
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5.2 新型抗菌疗法的研发
随着传统抗生素耐药性的增加，研发新型抗菌疗法成为关键。
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- 噬菌体疗法：利用噬菌体特异性杀灭细菌，作为抗生素的替代或补充。
- 抗菌肽：开发具有广谱抗菌活性的肽类物质，具有潜在的治疗应用。
- 基因编辑技术：如 CRISPR-Cas 系统，可用于靶向消除特定耐药基因。
这些新型疗法为应对耐药性提供了新的希望，但仍需深入研究以评估其安全性和有效性。
5.3 多学科协作的深化
AMS 的有效实施需要多学科团队的协作，包括感染病医生、临床药师、微生物学家、感染控制专家和医院管理者等。
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- 教育与培训：加强对医务人员的 AMS 教育，提高全员的抗菌药物管理意识。
- 政策制定：制定和更新抗菌药物使用指南，确保临床实践的规范性。
- 公共卫生合作：与公共卫生机构合作，监测和控制耐药性传播。
通过多学科协作，可以实现 AMS 的全面推进，提升患者护理质量。
5.4 全球 AMS 政策趋势
全球范围内，AMS 政策正在不断完善。
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- 立法支持：许多国家正在制定或加强与 AMS 相关的法律法规，确保抗菌药物的合理使用。
- 国际合作：加强国际间的合作与信息共享，共同应对抗菌药物耐药性挑战。
- 资源投入：增加对 AMS 项目的资金和资源支持，推动相关研究和实践。
这些政策趋势有助于在全球范围内推进 AMS，遏制耐药性的蔓延。
