長庚醫院結合人工智慧技術開發出「超級細菌預測模型」，短短幾秒就能判斷是否為超級細菌，讓醫師投藥更精準，26日舉辦記者會說明研究成果。（中央社）　記者戴淑芳／台北報導 　43歲林姓男子是美國矽谷的科技新貴，一次高燒不退，且頸部腫脹不適、呼吸困難，就診後被醫師告知是嚴重感染，危及生命，因不能確定致病菌，只能先使用抗生素治療，但仍發生敗血性休克，在多方檢驗下，才得知感染的是超級細菌，對症下藥，才撿回一命。 　抗藥性極強的「超級細菌」，由於無法用臨床的檢驗方法檢驗出來，不但加重治療的困難度，錯誤的用藥更增強其抗藥能力。 　為突破這項困境，林口長庚醫院與長庚大學、中央大學跨領域跨校合作，運用AI人工智慧開發出「超級細菌預測模型」，可更快速、便宜、正確的進行微生物特性鑑定，幾秒鐘內即可完成預測，並達到80％的用藥準確性，成為對抗微生物感染的一大利器。 　林口長庚醫院檢驗醫學部醫師王信堯指出，微生物學家已經發現不少種超級細菌，如具有抗藥特性的金黃色葡萄球菌、腸球菌、鮑曼不動桿菌等，其中，金黃色葡萄球菌是最廣為人知的超級細菌，每年造成全世界數百萬人傷亡，在抗生素濫用下，其抗藥能力一直增強，治療愈來愈不容易，萬古黴素通常已是最後一線藥物，但目前已出現可以對抗萬古黴素毒殺的金黃色葡萄球菌。 　這些抗藥能力明顯的超級細菌，有些還有機會被檢驗單位檢測出來，但有些躲藏在一般不具抗藥能力的菌群中，其比例甚至低到10萬到100萬隻細菌中才有1隻的存在。已有本土及國際的研究指出，超級細菌的盛行率已高達7.5%。 　王信堯表示，以往感染症的病人到院後，由於無法即時偵測到體內的超級細菌，往往必須歷經多種藥物嘗試、治療失敗、嚴重併發症等痛苦過程後，才有辦法證實超級細菌的存在，不但加重治療的困難度，錯誤的用藥更增強其抗藥能力。 　林口長庚醫院繼率先於2013年引進並臨床使用質譜儀廣泛用於微生物菌種的鑑定。再經研究團隊跨領域合作，進一步使用人工智慧分析技術，成功的從質譜儀複雜的大數據中解讀出超級細菌可能的抗藥機制，不須額外的檢驗操作，幾秒鐘內即可完成預測。經過反覆驗證後，其正確率可達80％。 　王信堯表示，「超級細菌預測模型」技術已可運用於臨床微生物的檢驗，並應用在臨床實務，可快速檢測到目前臨床方法無法測得的超級細菌，幫助醫師提早得知是否為超級細菌感染，以進一步對症治療。研發團隊已申請專利，並正進行其他超級細菌抗藥性預測研究，希望明年即可將此技術推廣至更多重要的超級細菌。