幽门螺杆菌根除成功率94.1%！Nature子刊：AI精准治疗方案来了

摘要：幽门螺杆菌是全球最常见的致癌病原体，也是胃癌的首要病因。面对近半数全球人口可能感染的严峻形势，如何选择最有效的治疗方案成为关键。传统疗法受抗生素耐药性、患者个体差异（如年龄、地域、过敏史）等因素影响，根除效果常不稳定。

幽门螺杆菌是全球最常见的致癌病原体，也是胃癌的首要病因。面对近半数全球人口可能感染的严峻形势，如何选择最有效的治疗方案成为关键。传统疗法受抗生素耐药性、患者个体差异（如年龄、地域、过敏史）等因素影响，根除效果常不稳定。

一项发表于Nature Communications的研究，开发了一款基于强化学习的“幽门螺杆菌AI临床医生”系统，利用庞大的欧洲真实世界患者数据，证明AI推荐的个性化治疗方案，幽门螺杆菌的根除成功率达 94.1%（显著高于传统治疗），经验证适用于临床，为精准治疗和降低胃癌负担带来新希望。

研究背景

幽门螺杆菌治疗面临挑战

全球近40亿人感染幽门螺杆菌，它是导致胃癌和消化性溃疡的主要元凶。虽然存在多种疗法（如三联、四联疗法，含铋剂或不含铋剂），但抗生素耐药性和患者个体差异导致根除率波动，难以始终达到90%以上的“金标准”，青霉素过敏等因素也限制了方案选择。

研究方法

强化学习挖掘最佳个体方案

研究团队采用名为“独立状态深度Q网络学习”（isDQN）的强化学习算法，开发了“AI临床医生系统”，通过分析患者的年龄、性别、抗生素过敏史、所在地区以及治疗前的病情等特征，为每位患者推荐最适合的治疗方案。这种AI不依赖预设标签，而是像“虚拟医生”一样，通过分析大量真实患者数据，尝试不同的治疗方案，并根据治疗结果不断学习优化，目标是找到使根除成功率最大化的最优策略。

研究使用欧洲幽门螺杆菌管理注册数据库（Hp-EuReg）中的 38049名患者数据对模型进行训练和内部验证。这些数据涵盖了患者的人口统计学信息、治疗策略和治疗结果等多达77项患者特征关键信息，例如年龄、治疗指征、抗生素过敏、既往根除尝试、伴随用药等。通过这种方式，AI要为每位患者推荐最优的个体化一线治疗方案，包括药物组合、PPI剂量、疗程等，以提高治疗成功率。

核心发现

AI推荐显著提升疗效，揭示最佳策略

在内部验证中，AI推荐的治疗方案根除成功率高达94.1%，相比之下，未遵循 AI 建议的传统医生处方治疗方案，成功率仅为88.1%，这一结果表明，AI在提高治疗成功率方面具有显著优势。为了进一步验证模型的通用性，研究人员还在一个独立的7,186名患者组成的外部验证队列中进行测试，结果得到重复验证：AI推荐方案成功率92.8%，而未遵循AI建议的方案成功率为 87.4%。

AI还能识别出不同患者亚组的最佳治疗策略，在多次重复交叉验证中，65.5%的患者被大多数AI模型一致推荐使用含铋剂的疗法，15.5%的患者被一致推荐非铋剂四联疗法。此外，通过随机森林模型分析，研究人员发现地域差异（可能反映菌株、遗传或生活方式差异）和伴随用药情况是AI做出个性化推荐的核心考量。