投稿分類 抗生素管制

主委發表種類: 口頭

投稿標題(中): Power BI的抗生素敏感性資料顯示系統：提升臨床抗生素治療決策的智能工具

投稿標題(英): Power BI Antibiotic Sensitivity Data Visualization System: An Intelligent Tool to Enhance Clinical Antibiotic Treatment Decision-Making

投稿摘要: 前言:
近年來，抗生素抗藥性成為全球醫療的挑戰，對於感染症的治療產生了重大影響，依據感染管制查核或醫院評鑑條文，皆規範每年需定期製作全院臨床分離菌株對抗生素感受性圖譜供臨床醫師參考，本院製作區間為每半年製作並公告一次。為了能夠更即時的提供臨床醫師可用的敏感性報告，我們利用Power BI 平台構建了新的系統，用於即時顯示三個月內檢出的臨床菌株對抗生素的敏感性資料。期望為臨床醫師提供即時動態的藥物敏感性報告，以輔助在抗生素選擇時更精準的預測，提高治療成功率並降低抗藥性的風險。
方法
1. 數據收集與整理： 首先我們與本院的AI中心合作，取得近三個月內醫院檢測的細菌敏感性資料，包括不同檢體別的數據。資料匯入後先進行資料清理以及整合分類，以利於後續資料分析使用。
2. Power BI 架設： 我們利用 Power BI 平台，運用其數據視覺化功能，建置了直觀且易於使用的系統畫面。該系統能夠根據使用者的需求，篩選不同檢體別及各種細菌的敏感性報告資料，提供即時的視覺化數據呈現，並且與感染科醫師討論，利用顯示方式的編排，將建議使用的抗生素置於前段，引導臨床醫師選擇合理的抗生素。
3. 數據篩選與資料顯示： 我們設計了篩選機制，使臨床醫師可以按照特定檢體別查看相應的細菌敏感性報告。報告包含了細菌對多種抗生素的敏感性比例，針對CLSI無建議敏感性判讀標準之抗生素以最小抑菌濃度(MIC)值提供臨床醫師參考，使醫師能夠快速、清晰地獲取所需資訊。
結果與應用
此系統以直觀的數據視覺化界面，讓臨床醫師可以輕鬆地查看近三個月內的細菌抗生素敏感性資料，且可進行不同檢體別的篩選，讓使用者能快速查詢到特定類別的數據資料。臨床使用上，不同檢體的相同菌株可能需要不同的抗生素治療，所以此功能可提供重要的資訊。透過資訊系統的優化，臨床醫師能更精準地選擇適合的抗生素，提高治療效果，提升病人安全與醫療品質。
未來展望及結論
這是感管室與AI中心合作的第一套系統，未來希望能夠再優化，增加時間區間及各病房單位的篩選，讓數據分析和預測功能的再進一步，以作為臨床抗生素治療決策的輔助工具。

稿件檔: