薛博仁、周德陽、陳韋成、陳俊良、施宏謀、張裕鑫、邱彥維、陳韋勳、張詩聖、王韋竣、
蕭瓊子、張煜昌、林秀姍、賴欣榆、陳含迷、葉宸妤、張雅涵、廖健伸

早期識別和治療菌血症，對預後至關重要，然而，菌血症的診斷和治療往往需要耗費多個小時，甚至更長時間。智血檢於 2022 年年底開始進行，目標主要是利用臨床上鮮少使用的細胞族群數據與常規的全血球計數與白血球分型資料，來訓練人工智能模型以預測菌血症風險。智血檢的預測模型在內部驗證中，模型的 ROC 曲線下面積（ AUROC ）達到了 0.84 以上，顯示出模型在區分菌血症患者和非菌血症患者方面具有很不錯的成效。此外，針對革蘭氏陰性菌的專門預測模型在驗證中也表現出色，顯示出該模型在準確識別這類高危險病原體方面具有卓越的能力，進一步提高了臨床診斷和治療的效果。 而模型部屬後根據臨床的反饋，醫師普遍認為智血檢有助於提醒醫師進行感染症相關檢查、幫助醫師決定是否使用抗生素，並在臨床決策方面提供有價值的支持。我們的研究成果已在國際學術會議和期刊上發表，這不僅提升了智血檢項目的學術影響力，還促進了人工智能在醫療領域的應用和發展。此項目更在技術創新方面取得了顯著成就，成功獲得了台灣和美國的專利保護，這些專利不僅驗證了我們技術的先進性和獨創性，還為我們的研究和產品在國際市場上的推廣奠定了基礎。