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細菌感染引發敗血症，臨床上經常危及生命，需靠細菌培養，幫助醫師選擇合適的抗生素，但傳統細菌藥敏試驗耗時長，結果確定前，醫師只能憑經驗選擇用藥。台大醫院最新研究發現，約3成敗血症病患，最初治療時「用錯藥」，未針對致病細菌，錯過黃金治療時間，加劇死亡風險，經質譜儀分析，並利用人工智慧（AI）辨識，可將用錯藥比率從3成降至1成。
台大醫學院急診醫學科臨床教授李建璋表示，以傳統方法檢驗細菌，選擇合適用藥，需做抗生素藥敏試驗，方法是在培養皿中貼上含不同抗生素藥品的小圓盤，可抑制細菌的抗生素，圓盤周遭就不會長出細菌，醫師就知道可用這項抗生素治療患者。不過，細菌培養耗時長，平均三到五天，在結果出爐前，醫師只能先用廣效抗生素，或「用猜的」選擇用藥。
李建璋表示，臨床醫師依照經驗猜測抗生素選項，因不是精準應對細菌，反而容易導致抗藥菌出現，團隊研究透過質譜儀分析，不僅可快速分析出患者感染細菌種類，結合大語言模型AI，可在30秒內分析出細菌是否具有抗藥性，比起傳統方法，整體縮短48至72小時時間，可把「猜錯藥」機率，下降至10%以下。
這項研究獲得美國感染症學會（IDSA）「Abstract Award」首獎，並為「Committee Choice Abstract Award」四篇最佳論文之首。李建璋表示，這項研究特點，不僅分析台大雲林分院多達40萬筆細菌感染相關疾病資料，使用的AI模型更涵蓋80%常見細菌及其抗藥性機制，若未來落地使用，可讓抗生素選擇更精準，並提供臨床醫師劑量、劑型建議，大幅縮短治療決策時程。
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