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AI輔助細菌抗藥性預測！ 台大醫院團隊獲IDWeek首獎
敗血症是臨床常見且危及性命的急重症之一，但醫師在檢驗結果出爐前，第一時間往往只能憑經驗或使用廣效抗生素治療。示意圖。（資料照）
〔記者林志怡／台北報導〕敗血症是臨床常見且危及性命的急重症之一，但醫師在檢驗結果出爐前，第一時間往往只能憑經驗或使用廣效抗生素治療，治療的錯誤率約落在30%，且可能因此產生具有抗藥性的細菌。台大醫院團隊利用質譜儀進行菌種鑑定，並由AI輔助判斷抗藥與敏感菌株，預估可將錯誤率降低到10%以下。
衛福部資訊處長、台大醫學院急診醫學科臨床教授李建璋解釋，臨床上判斷患者感染的細菌種類後，需要進行抗生素藥敏檢驗，確認哪些抗生素能夠抑制細菌生長，才能對症下藥，但這類測試通常需要3至5天，在此期間，醫師只能先用廣效抗生素進行治療。
李建璋說，廣效抗生素並非精準投藥，因此較容易產生細菌的抗藥性，且團隊分析發現，約30%的病患在一開始接受抗生素治療時，抗生素的有效範圍並沒有涵蓋到患者實際致病菌，導致延誤黃金治療時機，甚至增加死亡風險。
此外，李建璋指出，台灣各大醫院已普遍使用質譜儀進行細菌鑑定，數分鐘內就可以完成菌種辨識，但在抗藥與敏感菌株方面，因為差異過小而無法分辨，研究團隊收集台大雲林分院超過40萬筆的臨床細菌質譜數據，運用深度神經網路結合大型語言模型（LLM）進行模式辨識，成功建立抗藥性預測模型。
李建璋說，在AI的幫助下，只要不到30秒就可以預測細菌對於特定抗生素有無抗藥性，適用範圍涵蓋80%的細菌與所有抗生素，所需時間比傳統方法縮短48至72小時，可有效避免廣效抗生素投藥下帶來的抗藥性疑慮，直接幫助醫師精準投藥，且用藥的錯誤率預估可降低至10%以下。
台大醫院指出，美國感染症學會（IDSA）是全球感染症醫學的頂尖學術平台，這項研究從超過 3,000 篇投稿 中脫穎而出，榮獲美國感染症學會（IDSA） Abstract Award 首獎，並為「Committee Choice Abstract Award」4篇最佳論文之首，成為今年會議中最受矚目的研究成果之一。
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