生活中心／陳佳鈴報導
▲中國醫藥大學附設醫院與美商貝克曼庫爾特公司今(19)日簽署合作備忘錄，宣布攜手開發「智血檢」，透過人工智能模型，AI提早測敗血癥只需1分鐘。（圖／翻攝畫面）敗血癥是被低估的奪命重癥，全球敗血癥每年約高達5000萬人，臺灣敗血癥每年約有16萬人，嚴重敗血癥死亡率高達30～40%，即使存活仍可能面臨終生併發癥，中國醫藥大學附設醫院與美商貝克曼庫爾特公司今(19)日簽署合作備忘錄，宣布攜手開發「智血檢」，透過人工智能模型，AI提早測敗血癥只需1分鐘。中國醫藥大學附設醫院周德陽院長指出，國際知名醫學雜誌《Lancet》顯示，全球因敗血癥總死亡人數高達 1,100 萬人，敗血癥奪走的寶貴生命比癌癥還多，敗血癥亦耗費全球龐大的醫療資源，「智血檢」是以病人為中心設計的AI智能機制，
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期盼協助臨床醫療人員提前發現菌血癥高風險病人，讓病人能早期被介入抗生素治療，有效改善與幫助病人的預後，避免惡化轉為敗血癥。院長指出，
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「智血檢」以最普遍、最方便的血液常規檢驗「全血球計數與血球型態辨識」，只花一分鐘，即能快速提早偵測敗血癥-血液出現細菌 (菌血癥)；這也是全球首創以AI提早偵測病人可能轉為敗血癥的預警機制，
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讓拯救病人的時間再提前。血液一旦出現細菌(菌血癥)，被輕忽而延遲使用抗生素，極易快速惡化轉為敗血癥，
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菌血癥（Bacteremia）是一種具有重要流行病學意義的感染疾病，
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一旦細菌進入血液，它們可以迅速傳播到全身各個器官，引起嚴重的併發癥，如敗血癥和休克。這些併發癥對患者來說可能帶來嚴重的後果。因此，及早識別和治療菌血癥至關重要，可減少患者的病情惡化和死亡風險。
▲感染的過程中會導致這些細胞的特性改變，導入人工智能模型協助整合推導這些參數來預測菌血癥風險。（圖／翻攝畫面）中國醫藥大學附設醫院院長周德陽指出，傳統診斷菌血癥需要時間，並且需要從血液樣本中培養細菌以確定感染的種類和抗生素敏感性。這個過程至少需要耗費一到三天的工作天數，
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這對於需要迅速開始治療的患者來說可能是關鍵時刻。因此，發展更快速和準確的診斷方法是當前菌血癥治療領域的研究重點之一。美商貝克曼庫爾特公司總經理隋邦魯表示，貝克曼庫爾特公司的全血球計數分析儀是檢測血球數量與分型的自動化設備，由於在感染的過程中會導致這些細胞的特性改變，因此導入人工智能模型協助整合推導這些參數來預測菌血癥風險。貝克曼庫爾特公司和中國醫藥大學附設醫院有長期的友好合作關係，中國醫藥大學附設醫院總是最優先引進最新檢驗設備，同時也有非常優秀的團隊，美商貝克曼庫爾特公司會持續與中國醫藥大學附設醫院合作並視為全球之重要據點，引進各種最先進檢驗設備與支持中國醫藥大學附設醫院總提供最好的醫療照護服務，攜手研究，開發創新生物科技，為病人謀求更加快速精準的診斷治療選項。
文章源自於三立新聞，
