智速偵抗菌(AST.AI)針對檢驗技術與抗生素使用進行流程優化，將現有臨床微生物檢驗的質譜資料加值應用，結合機器學習方法預測細菌抗藥性，提供即時預測資訊，輔助臨床醫師進行治療評估，以提升抗生素合理使用率...

根據相關數據顯示，臨床微生物抗藥檢測市場在2028年全球市場將達到60億美元，其中又以亞太區成長最快速，具有一定的市場開發潛力。針對抗生素濫用所造成的抗藥菌危機，中國醫附醫整合資通訊與生醫跨領域創新，透過醫療數位轉型，研發出智抗菌平台，致力降低全球抗藥菌威脅。該平台除提供抗藥性細菌風險預測值、敗血症風險預測外，也能紀錄個人抗菌譜與感染細菌鑑定等數據，使用藥決策更完善。

整合用藥決策與各項功能 智抗菌平台從預測、統整、分析提供一站式服務

智抗菌平台中除了有本產品的抗藥性細菌風險預測值外，也提供以臨床10種生化數值作為基礎的敗血症風險預測、統整病患過去感染與用藥紀錄的個人抗菌譜、病患感染細菌鑑定資料、病人生命徵象數據與根據病患綜合資訊提出建議的輔助用藥系統，透過統整所有用藥決策所需資訊與開藥功能的介面，給臨床醫事人員更完善的使用體驗。

AST.AI 結合臨床質譜儀訊號與機器學習模型，監測細菌抗藥性風險。目前全國共有28家醫療院所使用Bruker質譜儀，全球則有4,401據點且持續成長。對已有質譜儀的醫院，AST.AI可快速導入，沒有質譜儀的醫院，也可透過代檢服務導入。

※中國醫附醫團隊針對抗生素濫用情形，優化檢驗技術與抗生素使用，成功研發出智速偵抗菌(AST.AI)。(照片來源：中國醫附醫)

盼導入臨床工作流程 大幅減少不當抗生素治療危害

本技術於2021年獲選為財團法人醫藥品查驗中心指標案件，已完成國內 4 家醫院模型效能驗證，目前在衛福部立豐原醫院賴慧貞院長，台大雲林分院馬惠明院長支持下，啟動臨床合作與系統導入，輔助臨床精準投藥。 根據2003至2016年中國醫學大學附設醫院急診菌血症且後續住院的1萬2千多名病患，其中有34.7%未接受適當的抗生素治療，與接受適當治療的病患相比，增加了14.4%的抗藥性細菌感染、2天住院天數、6.1% ICU住院、以及13,207元醫療支出與4%住院死亡率。因此，若將此產品導入臨床工作流程，預計將可降低1,118天住院天數、34位ICU住院、7,382,713元的健保花費以及22位在院死亡。

針對市場佈局，AST.AI與中醫大衍生企業已合作進行臺灣醫材申請，預計2023獲得許可證後，推廣至全台各醫療院所。現已完成臨床試驗，並規劃在完成FDA取證後依使用規模以年度訂閱制收費。

資通訊與生醫跨域整合創新 提供醫療數位轉型借鏡

AST.AI結合質譜儀訊號與機器學習演算法，透過機器學習模型辨識菌株產生的抗藥類型，而質譜儀訊號的應用除可提升精準抗生素治療，降低患者重症死亡風險，也可降低抗生素的錯誤使用。

除產品研發外，團隊也將相關醫療數位轉型的成功經驗輸出國際，2022年3月團隊受邀進行線上發表，並與同樣抗藥性細菌盛行的非洲奈及利亞講者Esteller O. Mbadiwe進行交流，此外，AST.AI也成為全臺唯一受邀在臺灣微軟進行專訪並刊登於官方新聞網頁的智慧醫療項目。

目前團隊與Bruker臺灣代理商康儀科技公司就亞太區市場交換意見，微軟也表達出合作意願，希望協助團隊走向國際。

針對研發成果，團隊盼透過蛋白/胜肽圖譜與對應的臨床抗生素敏感測試巨量檢驗資料庫建立後，進一步找出新穎抗藥菌生物標誌，以該生物標誌與抗藥蛋白輔以深度學習演算法，開發新型檢驗方法以及次世代抗生素。

團隊目前也正與儀器商與試劑檢測廠商洽談合作，希望透過跨域合作提供軟體服務，加速醫療數位轉型，持續為臺灣醫療數位轉型貢獻所長。

※系列報導：

• AI賦能協助醫療數位轉型 中國醫附醫智速偵抗菌(AST.AI)提升抗生素合理使用率