投稿分類 微生物

主委發表種類: 壁報

投稿標題(中): 運用數據資造庫進行統整與分析提供個人化抗菌圖譜

投稿標題(英): Use database to integrate and analyze to provide personalized a antibiogram

投稿摘要: 前言
抗生素抗藥性一直以來都是全球關注的重點之一，而近年傳染疾病、感染症及多重抗藥性細菌檢出趨勢逐年上升，對一線臨床醫師選用適當的抗生素治療是考驗也是挑戰。目前一般需氧培養自送驗到發報告至少需三天的時間，此期間醫療團隊多以經驗性療法使用抗生素，待培養菌種與抗生素感受性報告後再調整生素使用，而若能儘早得到菌種名稱、抗藥性圖譜及病人曾感染菌種與感受性等，無疑是協助臨床醫師在抗生素的選用可以更精準。所以本院運用數據資料庫進行統整與分析，提供醫師可更精準選用抗生素的參考。
方法
盤點本院同一病人近一年的細菌培養檢出之細菌種類、抗生素感受性型態與送驗之檢體部位，經過數據分析顯示近半年的培養報告重複率較高(不論送驗部位別)，於是運用資訊程式在醫師醫囑系統建置可瀏覽病人近半年檢出的細菌種類、抗生素感受性試驗，並以字體，顏色區分，同時可依照醫師判懷疑之感染菌種進行排序，如此可迅速且清楚的知道該位病人的個人抗菌圖譜，搭配抗生素治療歷程紀錄，無疑是提供醫師治療更精確的參考。
結果
運用資訊系統整合檢驗報告、用藥紀錄、病人TPR狀況，已是大多醫療院所可以整合提供醫療團隊參考的，而隨著大數據運用的熟悉度，許多醫療數據可以更精準以個人化方式提供。以往針對全院分離細菌每半年/每年都會製作抗生素感受性報表，雖可提供細菌對每種抗生素的感受性做為有效治療的參考，但近年抗藥性變化大，每位病人的來源皆有可能有著不同的抗藥型態，醫師面臨著治療的其中一大挑戰就是抗藥性細菌，所以本院發展運用數據資料庫進行統整與分析，即是希望可以將各項參考數據精準到以每位病人為主，提供個人化的治療參考基準。
討論
運用現有資料庫數據整合，提供臨床治療更具真實性的參考內容，同時讓醫療團隊的整合系統發揮最適當的效益。

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