6旬婦尿道感染致心梗險敗血症透過1檢測示警菌血風險助遠離風險

60歲屈女士本身沒有三高等慢性疾病，身體沒有什麼異常狀況的她竟在今（2023）年9月突然出現嚴重嘔吐、畏寒等情形，前往中國醫藥大學附設醫院急診就醫時心跳高達158次／分，經過各項檢查後醫師認為可能是「重度急性心肌梗塞」。

急診部副主任施宏謀立即啟動搶救性心導管治療，不過在治療中，施宏謀副主任發現屈女士心臟血管無阻塞，完全不構成重度急性心梗。經過血液培養報告鑑定其為大腸桿菌感染引發類似心梗的現象，所幸在急診治療當天醫師就已透過AI平台檢測發現菌血症風險，先行給予屈女士治療，成功遠離風險。

3成尿道感染者會菌血感染　若致敗血症死亡率逾40%

在屈女士前往急診就醫當天，醫師同步將常規抽血送往AI平台分析其血液血球，經過1分鐘檢測後，系統警示屈女士疑似罹患菌血症（高風險），醫療團隊立即啟動感染症相關檢查評估、血液細菌培養，並同時給予菌血症抗生素治療。3天後血液細菌培養報告出爐，最終細菌鑑定為大腸桿菌感染。

「菌血症」是很常見的急性病症，施宏謀副主任表示，屈女士的菌血症是尿道感染所致，但菌血刺激心臟引發類似心肌梗塞的現象其實非常罕見，若在急診就醫當天未發現菌血，根據臨床經驗，以屈女士的體質來說，引發敗血症的機率將超過5成。

施宏謀副主任提到，根據臨床診斷，約3成的尿道感染病人會引發菌血感染，而住院病人也常出現菌血症，如未及時給予處置，死亡率將大於10%，若延遲治療導致敗血性休克，死亡率更會超過40%，抗生素治療每延遲1小時，病人的死亡風險就會線性增加7－9%。

過去，菌血症診斷往往需要等候18－72小時才能獲得血液培養報告，但在周德陽院長帶領下中醫大附醫團隊開發出人工智慧輔助工具，可透過AI提早偵測作為敗血症的預警機制，能讓治療及預防處置更加及時，提升感染症治療品質，同時大幅降低醫療人力成本。

施宏謀副主任表示，透過人工智能模型，1分鐘內就能快速提早偵測「敗血症」及血液出現細菌的「菌血症」，協助臨床醫療人員提前發現菌血症高風險病人，能早期介入抗生素治療，有效改善病患預後，避免惡化轉為敗血症。

而在醫師專業判斷及AI平台檢測下，屈女士獲得即時且妥善的治療，並在一週後健康出院。中醫大附醫表示，目前AI檢測平台已全面落地使用，預計將與更多醫療院所合作，幫助更多個案，提升感染症的治療處置時效與照護品質。

（常春月刊／編輯部整理、文章授權提供／健康醫療網、圖片來源：Dreamstime/典匠影像）

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