佛罗里达一家医院表示，一款人工智能(AI)工具在四年内通过在医生和护士之前发现败血症，挽救了近900条生命，这为美国每位患者提出了一个令人不安的问题：如果这项技术效果如此之好，为什么还没有普及？
坦帕综合医院(Tampa General Hospital)报告称，其与数据分析公司Palantir Technologies合作开发的"Sepsis Hub"(败血症中心)自2021年推出以来，已将败血症相关死亡率降低了一半。该系统全天候监测患者，从电子健康记录中提取实时数据，标记人类工作人员在繁忙轮班期间可能错过的早期预警信号。
为何败血症如此致命
败血症是人体对感染的极端反应，发展迅速。根据美国疾病控制与预防中心(CDC)的数据，每年约有170万美国成年人患上这种疾病，其中约35万人因此死亡。这使其成为美国医院的主要死亡原因，在病房中杀死的患者比心脏病发作还多。
败血症中心如何工作
该工具在后台运行，扫描生命体征、实验室结果和用药记录中与败血症相关的模式。当检测到风险时，它会向医院的快速反应团队发出警报，由他们决定治疗方案。最终决定由医护人员而非软件做出。
坦帕综合医院表示，这种方法将败血症患者的住院时间缩短了30%，释放了病床并缩短了康复时间。该医院在2026年连续第八年被《新闻周刊》(Newsweek)评为坦帕湾地区最佳医院，其与Palantir的合作被列为一个重要因素。
速度至关重要。败血症治疗主要依靠抗生素和液体，越早给予效果越好，因此提前几小时发现可能是生与死的区别。
证据不止于佛罗里达
坦帕综合医院并非唯一取得成效的医院。加利福尼亚大学圣地亚哥分校(UCSD)的研究人员在两个急诊科运行了名为COMPOSER的独立AI模型，并追踪了6000多名患者入院情况。
他们于2024年1月发表在《npj Digital Medicine》上的研究结果显示，模型上线后败血症死亡率下降了17%。研究作者称，COMPOSER能够在临床医生通常诊断前4至6小时标记出高风险患者。
两家医院、两种不同的AI系统，结果指向同一方向。科学证据越来越多地表明这些工具能够挽救生命。
为何不是每家医院都在使用
这是关注度较低的部分。技术已经存在，证据也在不断积累，但美国医院的采用率仍然缓慢。
成本是一个障碍。医疗财务管理协会(HFMA)和医疗AI公司AKASA进行的一项调查发现，预算限制和资源短缺仍然是AI采用的主要障碍，高管们指出，真正的难题是资金而非技术。
数据隐私是另一个棘手问题，在这种情况下尤为重要。Palantir因政府、国防和移民合同而闻名，这些工作因其对监控和敏感个人数据处理的审查而受到关注。将患者记录发送到任何AI平台都会引发安全问题，医院对此仍持谨慎态度。
还存在实际障碍。调整不当的警报可能会淹没已经超负荷的临床医生，直到他们忽略这些警报，这个问题被称为"警报疲劳"。将新软件集成到老旧的医院系统中既缓慢又昂贵。
结果是差距不断扩大。能够早期发现这种致命但可治疗疾病的工具已被证明有效，但大多数医院尚未部署它们。当这一差距持续存在时，患者面临的问题很简单：你的医院是否使用AI来检测败血症，还是仍然依赖工作人员及时发现？
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