败血症是临床常见且危及生命的急重症，传统的细菌药敏试验往往需七十二至九十六小时才能获得结果，医师在此之前多半只能凭经验选择抗生素。然而，随著社区型抗药菌株普遍化，研究团队回溯分析发现，约有三成病患初始治疗未涵盖实际致病菌，导致延误黄金治疗时机，甚至增加死亡风险。台大团队利用AI助攻抗药性预测，大幅缩短关键治疗时间，错误率可望低於十％，研究同时荣获IDWeek2025 IDSA Abstract Award首奖。

台湾各大医疗院所目前普遍使用质谱仪（MALDI-TOF MS）进行细菌鉴定，该技术能在数分钟内完成菌种辨识，但传统分析无法区分抗药与敏感菌株。台大医院李建璋教授团队搜集超过四十万笔临床细菌质谱数据，运用深度神经网路结合大型语言模型（LLM）进行模式辨识，成功建立抗药性预测模型。

该模型能在菌种鉴定同时即预测超过八十%的常见抗药机制，并同步提供精准的抗生素选择、剂量与剂型建议，使临床医师能在第一时间启动目标性治疗，大幅缩短治疗决策时程，开创急重症诊疗新局。

IDWeek是全球感染症医学的顶尖学术平台，每年汇聚逾万名来自世界各地的感染科医师、儿童感染专家、流行病学家及爱滋病研究学者，是跨领域参与人数最多的国际医学盛会。台大医院急诊医学部李建璋教授带领的研究团队，以AI人工智慧应用於细菌抗药性即时预测的创新研究，从超过三千篇投稿中脱颖而出，荣获美国感染症学会（IDSA）Abstract Award首奖，并为「Committee Choice Abstract Award」四篇最佳论文之首，成为今年会议中最受瞩目的研究成果之一。

李建璋教授表示∶「这个奖项不仅属於我们的团队，更代表台湾智慧医疗在国际上的竞争力。未来我们将持续整合临床资料与AI演算法，让台湾医疗在全球AI辅助诊断领域上展现独特风景线。」