游家鑫、周德陽、田霓、陳朝榮、周家卉、林秀姍、卓家楓、劉書承、黃昭瑜、盧旻萱

本案跨域結合臨床檢驗質譜儀(MALDI-TOF MS)與機器學習模型，可達成一小時內針對細菌抗藥表現進行預測。現行臨床醫學檢驗流程針對微生物感染源進行菌種鑑定與微生物製劑敏感性試驗後，約需三到五天將檢測資訊提供給臨床醫師進行抗生素治療評估。本案透過離心和清洗等步驟，在不需二次培養的狀態下，透過質譜訊號進行訊號分析，加入已訓練好的機器學習分類模型進行抗藥表現分類。能有效縮減臨床檢驗流程，同時減少抗生素濫用造成的問題，加速醫療數位轉型。