投稿分類 抗生素管制

主委發表種類: 口頭

投稿標題(中): 某地區醫院運用Power BI在抗生素管理之應用

投稿標題(英): A regional hospital uses Power BI in antibiotic management

投稿摘要(前言): 抗生素合理使用是現今醫療管理的重要課題，特別是在抗藥性急劇增長，醫療機構迫切需要更精準的數據支持來監控抗生素的使用情況。於手動報告和分析，效率低且容易出現誤差。以Power BI的應用為例，導入視覺化儀表板幫助醫療機構抗生素管理之應用。

投稿摘要(方法): 某地區醫院由抗生素專責藥師依抗生素管理策略為主軸，與感染科醫師討論臨床與感染管制需求，透過院內醫療系統收集相關資料，以商業智慧軟體建構視覺化儀表板，供抗生素管理小組即時掌握院內抗生素使用狀況與趨勢。
一、系統架構與資料整合：收集電子病歷、抗生素處方以及微生物檢驗報告，運用Power BI的資料模組功能，建構基於多維度分析的整合資料模型，確保一致性與準確性。
二、儀表板與報表設計：主儀表板設計了抗生素使用、各專科趨勢及影響性變化，透過儀表板報表進一步分析了加護病房及其他高風險單位的數據。
三、干預與監測：抗生素管理小組使用儀表板監控不合理用藥，並針對特定科別提供改善建議。設定資料異常警報功能，確保早期識別抗藥性趨勢。
四、系統效果評估：透過Power BI應用對比數據，評估其對抗生素使用模式及臨床結果的影響。

投稿摘要(結果): 一、抗生素合理使用提升：了解門住診抗生素DID趨勢、探究單一抗生素之DID處方開立情形（如臨床科別或特定醫師之處方量及佔比）。以Vancomycin DID為例，根據主治醫師處方用量及臨床科別用量進行分析。同時，納入SAAR是美國全國品質論壇認可的臨床監測抗生素管理計劃績效指標。SAAR標準化後將醫院機構報告與全國預測的數值進行比較，將醫院機構抗生素使用量數據與國家抗生素使用量數據進行比較，並進一步評估和提出需要的改善措施。
二、抗藥性趨勢監測精準化：例如，carbapenem類抗生素DID與CRAB、CRE等抗藥性微生物數量以Power BI折線圖之組合圖呈現，了解院內後線抗生素用量與特定抗藥性微生物數量趨勢。
三、多重抗藥性微生物管理：掌握院內多重抗藥性微生物分布狀況，協助感管人員進行即時監測與管理。
四、數據分析加速決策：原需運行數日手動資料整理與分析，透過Power BI儀表板可在數分鐘內完成。

投稿摘要(討論): Power BI在抗生素管理中的應用證明了其在數據整合、視覺化分析和即時監控方面的巨大潛力。未來，抗生素管理將繼續面臨挑戰和機遇，新型抗生素的開發、快速診斷技術的進步、人工智慧(AI)技術與Power BI結合，實現抗生素使用的預測分析，開發個人化的預測建議系統，參與更廣泛的抗生素管理網絡，將助於共同應對抗生素抗藥性的全球挑戰。

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