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在全球公共卫生安全面临细菌耐药危机的严峻背景下，抗菌药物管理已成为衡量国家医疗卫生治理能力的战略支点。从世界卫生组织将耐药性列为全球十大健康威胁，到我国将遏制微生物耐药上升为国家战略，这场关乎人类健康存续的攻坚战，既需要国际经验的开放借鉴，更需立足本土医疗体系的创新突破。从专项整治活动到AI赋能，从多学科协作机制到国考政策落地，我国正通过政策精准性、技术创新性与管理系统性的深度融合，探索一条兼具中国特色与全球价值的抗菌药物管理路径。
中国医学论坛报特邀浙江大学医学院附属第二医院王选锭教授接受专访，围绕我国抗菌药物管理实践与提升、如何通过科技赋能实现从“经验驱动”到“数据智能”的抗菌药科学管理转型等关键问题展开深入，现将核心观点整理，以飨读者。
王选锭 教授
浙江大学医学院附属第二医院呼吸科/感染科主任医师/教授，兼抗菌药物管理办公室主任
临床医学本科、药理学硕士、呼吸和临床微生物学博士
中国医院协会抗微生物药物合理应用工作委员会副秘书长兼培训组组长
中国医院协会临床微生物实验室专业委员会常委
中国研究型医院感染性疾病循证与转化专业委员会常委
中国医疗保健国际交流促进会临床微生物与感染分会常委
卫健委能教中心抗菌药物合理应用与管理专项能力提升项目专家组副组长
国家卫健委抗菌药物临床应用管理核心专家
全球抗生素耐药防控项目WHO特邀专家
<全国抗菌药物管理整体解决方案>首席科学家
率先发现并系统解决40多项感染诊治和抗菌管理难题
2019年全国药学管理第一名和最佳案例奖
2020年首届中国医院绩效管理最高奖项“最佳绩效奖”
2020年、2022年国家卫健委和健康报授予推进合理用药“全国年度人物”
2023年国家卫健委医政司和健康报授予推进合理用药“学科团队”
呼吸与感染诊治、临床微生物、抗菌管理、医院感染管理和数字医疗工作等30多年，被称为感染界的“福尔摩斯”
采访视频
从政策干预到临床实践，我国抗菌药物管理成效与现实困境
王选锭教授指出，我国政府一直高度重视抗菌药物的合理使用与规范化管理。2011 年，国家启动了为期三年的“全国抗菌药物临床应用专项整治”活动，政策体系持续完善；2015年《抗菌药物临床应用指导原则（2015 年版）》印发，为临床抗菌药物合理使用提供精细化指导；2022年出台《关于印发遏制微生物耐药国家行动计划（2022-2025年）的通知》，将细菌耐药问题上升为国家战略，从制度层面进一步强化抗菌药物临床应用监管。在持续的政策引导下，2011年至2023年专项整治活动取得了显著成效，抗菌药物滥用得到了有效遏制。
但王选锭教授也强调，随着管理工作深入，进一步取得成效的难度逐步凸显，抗菌药物管理持续改进面临较多挑战。究其原因，王选锭教授表示，一方面，国家政策方向清晰且连贯，但医疗机构在政策落地过程中仍存在诸多困难；另一方面，临床医生合理用药理念薄弱，对细菌耐药危机的认知不足，在感染诊治中过度重视结果，形成“结果导向”，导致抗菌药物过度使用的惯性难以根本改变。
抗菌药物不当使用与防控薄弱，中国抗菌药物管理需本土化破局
王选锭教授认为，细菌获得性耐药的产生主要受两大关键因素驱动：一是抗菌药物的不当使用，这是耐药性产生的根本诱因；二是医院感染防控体系薄弱，加速了耐药菌传播，尤其是ICU等特殊科室，难以完全阻断细菌传播，形成耐药菌的“隐形传播链”。谈及目前的细菌耐药危机应对策略时，王选锭教授认为，目前各国已构建起各自的抗菌药物管理政策体系，医院层面的实践也在持续深化，如通过限制处方权、实施“预授权”机制规范高风险药物使用；建立“处方审核-反馈”闭环系统，通过实时监测用药数据、定期通报不合理处方实现动态优化；将耐药防控知识纳入医务人员继续教育必修课程，系统性强化合理用药培训等。
尽管全球抗菌药物管理理念趋同，但王选锭教授也指出，不同国家和地区的实施效果差异显著。差异源于多重因素，既涉及医务人员的用药理念、专业能力及知识结构，也与文化背景、社会治理模式等宏观环境密切相关。因此，王选锭教授表示，在借鉴国际经验时，需摒弃“拿来主义”，要立足医疗体系的本土化特征，探索符合自身发展的科学化管理路径，方能切实提升抗菌药物管理效能。
抗菌药物管理现状、挑战与优化策略
自2019年抗菌药物使用强度被纳入国家公立医院绩效考核（国考）指标以来，各级医院虽通过压实责任将管理目标细化至临床科室，但多年实践显示，抗菌药物合理使用成效仍未达预期。王选锭教授认为，这一现象的根源在于感染性疾病诊治的复杂性。进一步地，王选锭教授指出抗菌药物合理应用与普通药物（仅需考虑药物特性与患者状况）存在本质差异，属于 “三维决策问题”：一是感染源复杂性远超其他疾病，致病微生物达数千种，不同菌种药敏差异显著；二是细菌耐药性处于动态演变中，需实时掌握微生物耐药谱；三是病原学诊断的可靠性差较为突出，多数感染治疗缺乏可靠微生物检测结果支撑。
王选锭教授强调，当前破局的核心在于精准管控超广谱抗菌药物的临床应用，关键是推动临床诊疗理念革新。通过建立感染性疾病多学科培训体系，强化病原学诊断思维和微生物标本送检专业管控，提升抗菌药物精准选择能力，促使临床用药从“经验驱动”向“证据导向”转型。从专业能力建设层面夯实根基，才能在遏制细菌耐药与保障临床疗效间找到平衡点，实现抗菌药物管理的科学化与长效化。
抗菌药物管理的系统性构建与多学科协同策略
结合多年丰富的实践经验，王选锭教授强调：“抗菌药物科学管理的本质是涵盖临床诊疗、感染防控、合理用药等领域的系统性工程，天然具有多学科协作属性。但现实中多数医院抗菌管理工作过度依赖药学部门，但受制于单一部门专业管理能力不足、行政权限有限、跨学科资源整合能力薄弱等问题，导致管理效能难以释放。”
早在2017年，国家已明确要求医院建立多学科协作机制，设立兼具行政管理与专业技术能力的责任部门，牵头全院抗菌管理的日常工作，并建立多学科、多部门协同机制。其中，相关行政职能部门承担政策推行与流程改造等，信息科提供信息化支持，药学部、感染科、临床微生物实验室等专业技术部门分别承担用药指导、感染诊疗与病原学检测等核心职能，共同构建全流程管理网络。但跨部门协作面临部门间职责模糊、目标不一的协调壁垒，且缺乏明确的分配与绩效评估机制，制约着政策落地实效。
对此，王选锭教授也基于现实情况提出了提出长效管理策略：“其一，明确牵头部门权责，可由医务处或医院感染管理科担任核心角色，赋予统筹规划、考核监督等权限，并按专业细化分工；其二，构建制度化协作体系，制定医院层面抗菌药物管理工作制度，明确部门职责边界与考核指标，结合临床实际动态调整策略。”他强调，抗菌药物管理的优化需通过行政主导打破部门壁垒，以多学科协作整合专业资源，依靠制度保障实现长效管理，最终推动合理用药与医疗质量协同提升。
病原学诊断与数据解读困境与智能化破局路径
结合现实情况，王选锭教授认为，特殊使用级抗菌药物及超广谱抗菌药物使用量持续攀升，其核心症结在于源头临床数据的可靠性较差与临床医生解读能力不足。以碳青霉烯耐药鲍曼不动杆菌（CRAB）、碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌（CRKP）等耐药菌为例，微生物阳性结果常被错误解读为感染病原体。这种“见菌找药”的诊疗惯性，源于对耐药菌来源及其致病性、患者免疫状态及感染相关综合要素的分析不足，导致超广谱抗菌药物在不必要场景下被过度使用。本质上，这种“重菌轻病”的倾向是由于临床数据异质性与解读偏差所引发的用药决策失误。
人工智能（AI）技术为破解这一困局提供了创新路径。如通过构建多模态数据融合分析模型，AI整合患者感染部位、临床征象、炎症指标、影像学表现、微生物检测及药敏试验等多维信息，实现对临床耐药菌株临床意义的实时智能研判，包括区分定植与感染、个体化用药推荐，以及实时决策支持，有效纠正“重菌轻病”的诊疗偏差，推动耐药菌感染治疗从经验驱动转向数据驱动。
谈及目标性治疗与经验性治疗的具体实践，王选锭教授强调，二者均以规范的微生物标本送检为关键前提 ——通过规范可靠的标本检测，为用药决策提供科学依据。然而当前临床实践中，微生物标本送检时机不当、标本质量参差不齐、无效标本占比过高、阳性检出率低下等问题，导致检测结果可靠性存疑，易误导临床决策。王选锭教授认为，单纯依靠处罚或宣教难以有效改善这些问题，需从流程改造与技术赋能双轨突破：
首先，流程优化。修正医院现有送检流程漏洞，例如电子病历系统默认采样时间设置导致的送检延迟、夜间送检机制缺失等，建立符合临床需求的送检流程与应急机制；
其次，AI技术赋能。如在电子病历系统中嵌入AI模块，根据感染类型（如肺部感染、血流感染）自动推荐标本类型、送检时机及注意事项，对不规范送检实时预警干预；同时构建全流程监控体系，从医嘱开具、标本采集到报告生成进行动态跟踪，如标本超期未送达自动提醒，报告生成后结合临床数据辅助解读。
相信通过流程优化与AI技术深度融合，能有效提升微生物标本的阳性检出率与结果可靠性，为抗菌药物的合理使用提供坚实的病原学依据，为感染性疾病的精准诊疗奠定基础。
智能化驱动抗菌药物管理革新——aCDSS的实践与成效
在AI技术加速发展的背景下，以AI工具为核心的智能化管理方案正成为破解行业瓶颈的关键驱动力。王选锭教授介绍指出，早在15年前，浙江大学医学院附属第二医院便前瞻性布局抗菌药物管理的系统性工具，率先联合IT企业研发抗菌药物临床应用与管理决策支持系统（aCDSS），以“过程管控 +决策支持”双轮驱动，构建全国首个全流程抗菌药物智能化管理体系，成为行业创新范本。
作为aCDSS的牵头开发专家，王选锭教授认为，aCDSS通过双维度功能架构实现精准管理——在诊疗过程管控维度，aCDSS对围手术期抗菌药物预防使用实现全过程专业化智能管控，对治疗性使用抗菌药物强制推行“有样必采”，开具抗菌药物医嘱前自动触发微生物标本送检管控路径，实时监控采样规范性与送检时效性，从源头规范诊疗行为；在感染诊断和抗菌方案决策维度，aCDSS化身“在线感染诊治专家”，基于患者基础疾病、病原学检测结果及药物PK/PD特性，提供微生物检验结果的专业解读，自动推荐最优用药方案。若检测到超适应证、超剂量用药等风险时，立即触发预警并同步推送循证医学依据与调整建议，为医生提供实时决策支持。
谈及运行成效，王选锭教授自豪地表示，aCDSS已帮助浙江大学医学院附属第二医院实现管理效能与经济效益的双重突破。aCDSS上线后，在管理效能上，aCDSS依托智能化规则引擎与专家知识库，将管理节点从“事后点评”提升至“事前、事中、事后全流程智能管控”，在经济效益上，每年为医院节省抗菌药物费用超2亿元人民币，形成“降本增效”的良性循环。浙大二院的实践证实，多学科专业技能与 AI 的深度融合是破解抗菌管理复杂性的有效路径，相信随着机器学习算法迭代与医疗大数据积累，aCDSS将不断迭代升级，持续为遏制细菌耐药注入科技动能。
小结与展望
全球细菌耐药已成为公共卫生重大挑战，新型抗菌药物研发虽为感染诊疗的重要手段，但王选锭教授认为，当前新药研发存在聚焦“克服耐药基因”，忽视耐药菌定植与感染本质差异的误区，可能出现靶点错误致研发成本高、临床转化难度大、上市后易因滥用迅速产生耐药，陷入“研发-耐药-再研发”的恶性循环，且研发速度始终滞后于细菌进化。
面对现实问题，王选锭教授也提出了自己的解决方案——合理用药理念与新药研发协同推进。新药研发应基于临床真实感染需求，以循证医学精准定位靶点。相比之下，合理用药则可减少耐药筛选压力，延长新药临床生命周期。因此通过加强系统化培训，加上在线临床专业决策支持，从而强化全体医生的合理用药理念、促进合理用药水平的持续提升更具根本性。
期待能构建“科技突破+行为干预” 的复合防控体系，实现科技突破与行为干预的协同，有效遏制细菌耐药蔓延，进一步筑牢感染性疾病诊疗防线。
审校| 浙江大学医学院附属第二医院王选锭教授
整理| 中国医学论坛报刘玉
感谢齐鲁制药对本项目的公益支持！
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