在當代醫療高度重視「臨床效率」與「病人安全」的發展趨勢下,「快速診斷」(Rapid Diagnostics)技術已不再只是輔助醫療決策的附屬工具,而正逐步演變為臨床決策流程中的核心關鍵。尤其在敗血症(Sepsis)這類進展迅速、致死率高的急重症領域。
敗血症是一種源自感染、並因宿主免疫系統失調所引發的全身性發炎反應綜合症,臨床上常伴隨血壓下降、凝血異常、器官衰竭等嚴重症狀,是全球急診與加護病房(ICU)最具挑戰的重症之一。根據世界衛生組織(WHO)於2020年發布的統計報告,全球每年約有4,800萬人罹患敗血症,其中約1,100萬人死亡,相當於每2.8秒就有一人因敗血症喪命。其死亡率甚至高於部分晚期癌症。敗血症亦是導致醫院再住院、ICU逾期滯留與醫療費用暴增的主因之一,對醫療體系與社會造成巨大資源負擔與公共衛生壓力。
一、前言
二、技術突破:從培養到即時分析
三、人工智慧成為敗血症風險評估與預測的策略核心
四、臺灣的機會與挑戰
圖一 美國Cytovale公司的IntelliSep敗血症AI診斷平台。(資料來源: Cytovale官網)
圖二 西班牙DeepUll公司的UllCORE敗血症AI診斷平台。(資料來源: DeepUll官網)