▲发高烧、颈部肿胀！硅谷新贵染「超级细菌加强版」险丢命。（示意图，非文中当事人）

４３岁林先生是美国硅谷的科技新贵，工作竞争激烈压力大，导致免疫力下降，一次生病时高烧不退，医师告知是严重颈部感染，虽根据经验使用抗生素治疗，仍出现败血性休克，直到家人多方奔走，才知道感染的是比具有抗药性的金黄色葡萄球菌，堪称超级细菌「加强版」，所幸在对症下药后，终于捡回一命。

根据世界卫生组织（ＷＨＯ）研究，全球每年约有６００万人死于严重感染，美国亦有８７万人遭细菌感染住院。由于许多广为人知的超级细菌如金黄色葡萄球菌、肠球菌、鲍曼不动杆菌等，在抗生素滥用的情况下，都已产生抗药性，无法使用一般抗生素毒杀，如何在黄金时间内投以正确药物，也成了抢救病患的重要关键。

为了突破困境，台湾林口长庚医院与长庚大学、中央大学进行跨领域研究，运用人工智能开发出「超级细菌预测模型」，让检验时间从原本的３天缩短为数秒，准确率更达８０％，该研究成果不只获得２０１７年台北国际发明展金奖，也刊登于２０１８年国际为生物研究期刊「微生物研究先驱」，明年上半年更有望运用在临床，作为医师诊断时的参考。

▲超级细菌用什么药都没效

台湾林口长庚检验医学部主治医师王信尧表示，为了便于民众区分，他将超级细菌的加强版称为「究极细菌」，本土及国际研究指出，这类细菌盛行率已达７．５％。因究极细菌其喜欢躲藏于不具抗药性的菌丛中，平均１０万到１００万只细菌中，才能揪出一只，病人需经多种药物尝试、治疗失败，才有办法证实存在，不只会产称严重并发症，错误用药也会增加抗药能力。

台湾林口长庚医院是在２０１３年引进并临床使用质谱仪（ＭＡＬＤＩ－ＴＯＦ），透过质谱仪的技术，广泛用于微生物菌种的鉴定。由于质谱仪可以产生成千上万锋值的数据，而这些大数据有可能提供微生物抗药能力的线索，因此研究团队跨领域合作，进一步使用人工智能分析技术，成功的从质谱仪复杂的大数据中解读出超级细菌可能的抗药机制。

▲台湾林口长庚检验医学部主治医师王信尧将ｈＶＩＳＡ昵称为「究极细菌」

王信尧提到，ＡＩ模型抓超级细菌，只需要使用质谱仪的数据即可，不须额外的检验操作，几秒钟内即可完成预测。经过反复验证后，其正确率可达８成，目前已申请专利，未来更希望将此人工智能运用于其他超级细菌，建置完整平台造福更多病患。

来源：台湾长庚医院

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