團隊簡介 提案名稱： 馬偕敗血症團隊 SepsisGuard AI：ICU感染與敗血症即時預警決策支援系統

提案簡介 感染與敗血症是加護病房（ICU）中最常見且極具致命風險的臨床急重症。由於早期症狀缺乏特異性，加上傳統微生物培養通常需耗時數日，臨床上極易造成治療延遲或過度使用廣效抗生素。為了打破這項困境，「SepsisGuard AI」團隊開發出「感染與敗血症雙模型 AI 即時臨床決策支援系統」。本系統直接利用加護病房常規的電子病歷、生命徵象、檢驗數據與用藥紀錄，每小時自動進行 Rolling-window 滾動式風險預測。透過整合 SOFA 分數、培養結果與臨床趨勢於即時 Dashboard，系統能提前辨識潛在的感染與敗血症風險，協助重症醫護團隊在關鍵黃金期精準介入，有效優化醫療資源與抗生素使用。

核心創新與技術特點 本系統最大的技術差異化在於採用了兩個相互獨立且互補的深度學習模型（TabNet 架構），同時解答「病人是否可能感染？」以及「是否已朝器官功能失常或敗血症發展？」這兩個關鍵臨床問題，避免傳統系統將兩者混為一談。系統從 168 項候選變數中經過特徵工程與專家審查，精煉出 13 項敗血症及 16 項感染核心特徵，並以 8 小時為觀察視窗，每小時自動更新預測結果。產品端打造的即時 Dashboard 能依據雙模型風險將病人劃分為四類風險分群，並連結相對應的臨床處置參考指引。本系統完全基於醫院日常產生的結構化資料運作，無需額外購買高價儀器或高頻波形設備，具備極高的場域相容性與無縫導入能力。

目標市場與商業化構想 本產品初期鎖定設有成人加護病房之醫學中心與區域醫院，服務對象涵蓋重症醫療團隊、感染科、抗生素管理團隊及智慧醫療中心。商業模式採 B2B 醫院端智慧醫療軟體即服務（SaMD）模式，提供「系統導入費加上年度軟體授權與維護費」，並可依加護病房床數或院區規模調整方案。團隊正著手建立標準化 EHR 資料介接模組與進行醫材法規、資安評估，未來將逐步將目前的感染與敗血症預警，擴展為涵蓋抗生素管理與重症資源預測的全方位智慧 ICU 臨床決策支援平台。

團隊背景與優勢 研發團隊具備卓越的臨床、AI 演算法、醫療資訊與醫院營運跨域整合能力，成員來自國立陽明交通大學生物醫學資訊研究所與馬偕紀念醫院重症醫學科、資訊科、醫檢與財務等部門。不同於仍停留在理論或單點模型階段的計畫，團隊已完成 11,316 例開發與驗證、MIMIC-IV 外部資料庫驗證，以及真實 ICU 前瞻性臨床部署。實測顯示，敗血症模型 AUROC 達 0.80～0.85，感染模型達 0.75～0.81，且在真實 ICU 連續評估中表現穩定。團隊已具備扎實的學術發表、成熟的可運作原型與實際落地經驗，正全面邁向商業化與跨院規模化推廣。