概述
幽门螺杆菌( H. pylori ) 是全球最常见的致癌病原体，也是导致胃癌的主要原因。我们开发了一套基于强化学习的 AI 临床医生系统，用于个性化治疗选择，并评估其与临床医生处方疗法相比，提高根除成功率的能力。该模型基于来自回顾性欧洲幽门螺杆菌管理登记处 (Hp-EuReg) 的 38,049 名患者进行训练和内部验证，使用独立状态深度 Q 学习 (isDQN)，根据患者特征（例如年龄、性别、抗生素过敏史、所在国家/地区和治疗前适应症）推荐最佳疗法。在使用真实世界Hp-EuReg数据进行的内部验证中，AI推荐疗法的成功率为94.1%（95% CI：93.2-95.0%），而与AI建议不一致的临床医生处方疗法的成功率为88.1%（95% CI：87.7-88.4%），提高了6.0%。结果在外部验证队列（n = 7186）中重复，证实了其普遍适用性。AI系统在关键亚组中确定了最佳治疗策略：65%（n = 24,923）推荐基于铋的疗法，15%（n = 5898）推荐非铋四联疗法。随机森林模型将区域和同期用药确定为AI推荐的患者特定驱动因素。由于全球近一半的人口可能感染幽门螺杆菌，这种方法为未来的前瞻性临床验证奠定了基础，并展示了人工智能支持临床决策、改善治疗效果和减轻胃癌负担的潜力。
