導入影像的智能判讀縮短血液培養鑑定時效成效評估

臨床上血液培養報告為提供醫師適切抗生素治療的主要依據。及時且適切的抗生素治療能顯著改善敗血症病患的臨床表現。所以，縮短血液培養報告時間為醫事檢驗高度重視的環節之一。為了讓細菌培養流程從傳統手工，進階到高準確、高效能的標準化與自動化作業，奇美醫學中心率先引進BD KiestraTM，「微生物自動接種及影像掃描系統」。傳統血液培養流程中次培養階段需耗時至少24小時的時間，等待塗抹陽性血瓶檢體的培養皿於溫箱中生長成熟至可進行菌種鑑定階段。BD KiestraTM系統提供定時影像拍攝。此研究使用深度學習（Deep Learning）演算法，根據培養皿影像判斷培養皿上檢體是否已達可利用MALDI-TOF進行菌種鑑定之狀態。研究收集奇美醫學中心2019年11月至2020年1月間121個陽性反應之血液培養瓶檢體與1,694張培養皿影像進行模型建置。結果顯示，建置模型對3.5小時的影像判讀敏感度（Sensitivity）高達83.47%。此模型顯著降低傳統血液檢體報告時間，提供臨床更快速且準確的臨床治療資訊。