台大醫院再寫里程碑！李建璋教授領軍　「AI輔助細菌抗藥性預測」奪國際首獎

IDWeek是全球感染症醫學的頂尖學術平台，台大醫院急診醫學部李建璋教授帶領的研究團隊，以AI人工智慧應用於細菌抗藥性即時預測的創新研究，從超過 3000 篇投稿中脫穎而出，榮獲美國感染症學會（IDSA） Abstract Award 首獎，並為「Committee Choice Abstract Award」四篇最佳論文之首，成為今年會議中最受矚目的研究成果之一。

敗血症是臨床常見且危及生命的急重症，傳統的細菌藥敏試驗往往需72至96小時才能獲得結果，醫師在此之前多半只能憑經驗選擇抗生素。然而，隨著社區型抗藥菌株普遍化，研究團隊回溯分析發現，約有三成病患初始治療未涵蓋實際致病菌，導致延誤黃金治療時機，甚至增加死亡風險。

針對此臨床痛點，團隊提出創新解方。台灣各大醫療院所目前普遍使用質譜儀（MALDI-TOF MS） 進行細菌鑑定，該技術能在數分鐘內完成菌種辨識，但傳統分析無法區分抗藥與敏感菌株。臺大醫院李建璋教授團隊蒐集超過40萬筆臨床細菌質譜數據，運用深度神經網路結合大型語言模型（LLM）進行模式辨識，成功建立抗藥性預測模型。

該模型能在菌種鑑定同時即預測超過80%的常見抗藥機制，並同步提供精準的抗生素選擇、劑量與劑型建議，使臨床醫師能在第一時間啟動目標性治療，大幅縮短治療決策時程，開創急重症診療新局。

本研究由台大醫院李建璋教授主導，集結多方專業力量。台大醫院雲林分院檢驗科謝月貞主任提供寶貴檢驗室資料與實務建議，雲林分院急診科王志宏主任協助數據整理與成果撰寫，研究助理曹書瑜負責深度神經網路與大語言模型開發，台大醫學系學生潘祐君撰寫摘要並獲大會補助赴美發表。

儘管李教授近年借調至衛生福利部資訊處擔任處長，領導全國智慧醫療政策，研究時間有限，他仍利用假日與深夜持續指導與分析，最終以「有限時間的無限投入」，在國際舞台上為臺灣醫學研究奪下最高榮譽。 （相關報導： 衛福部長提議機場免檢疫通道取消，全力防堵非洲豬瘟　關務署：研議中 ｜ 更多文章 ）

李建璋教授表示「這個獎項不僅屬於我們的團隊，更代表台灣智慧醫療在國際上的競爭力。未來我們將持續整合臨床資料與AI演算法，讓台灣醫療在全球AI輔助診斷領域上展現獨特風景線」。此次榮獲 IDWeek 2025 IDSA Abstract Award 首獎，不僅肯定台大醫院在臨床與研究的卓越表現，更象徵臺灣智慧醫療走向國際的關鍵里程碑。