AI助攻抢救败血症 预测感染、快检菌种、精准投药

中国附医整合药剂部、医学检验部、医研部、感染科、资讯室、人工智慧医学诊断中心、大数据中心与智慧医疗科技创新中心AI能量，以全院跨科部资料开发智抗菌决策辅助系统，此研发成果也获得2021年台北生技奖跨域卓越奖优等奖肯定。（冯惠宜摄）

败血症是一种致死率极高的感染症，中国医药大学附设医院院长周德阳，针对日益泛滥的超级细菌问题，整合全院跨科部开发智抗菌决策辅助系统，把传统3天才能找出的感染源缩短到1天，并且集投药建议、预测抗药性与败血症三大功能于一身，可望提升败血症病人的照护，降低死亡率。

台湾败血症患者中，致死率达29.2％。败血症又名「沉默杀手」，是因为其病征模糊且病因多元，故难以鉴别，中国附医整合药剂部、医学检验部、医研部、感染科、资讯室、人工智慧医学诊断中心、大数据中心与智慧医疗科技创新中心AI能量，以全院跨科部资料开发而成，也荣获2021年台北生技奖跨域卓越奖优等奖肯定。

周德阳解释，传统上，住院患者发生感染症时，医师基于救急，第一时间会依据自身经验初步判断可能的感染源，并投以相应的抗生素，故仍有一定比例的病患在发病初期无法确诊，因而非常容易错过黄金治疗时间。

大数据中心主任郭锦辑说，善用大数据分析快速判断细菌性感染，正确使用抗生素来降低患者发生菌血症发生风险，是智抗菌平台的另一项功能。此平台集投药建议、预测抗药性与败血症三大功能于一身，目前已全面导入至中国附医的医疗体系使用，半年内已有近八千名患者受益。

人工智慧医学诊断中心主任许凯程表示，利用深度学习技术开发「败血症之人工智慧辅助医疗诊断系统」，协助医师及早发现败血症，提升存活率。如果系统警示患者并发败血症的可能性高，医护人员就能预先强化医疗照护与生理数值监控；于急诊方面，医疗团队能及时给予抗生素及输液治疗，并根据各器官受损程度，给予治疗建议。初步看来，中国附医训练的AI预测准确度可达近9成。

周德阳说，现行临床医学检验流程针对感染源进行菌种鉴定与微生物制剂敏感性试验后，约需三到五天将检测资讯提供给临床医师进行抗生素治疗评估。而「智能抗药性细菌快速预测系统」，根据过往细菌鉴定与抗药报告大数据，串接质谱仪资料，同时鉴定细菌种类及预判是否可能带有抗药蛋白，因此能将整个流程缩短为一小时，让医师与病人更快速掌握是否用对药物，以降低医疗成本与致死率。