新加坡_general Hospital（SGH）开发的「感染疾病增強智慧」（AI²D），於2026年國際醫院聯盟（IHF）臨床品質與病人安全獎項獲得銀牌，並入選 i-to-i Innovation Hub 2026 創新項目。頒獎典禮10月21日在首爾舉行的第49屆 IHF 世界醫院大會登場，參賽作品來自38個國家及地區、超過750件，最終由SGH團隊與DXC Technology、Synapxe共同開發的AI²D脫穎而出。
AI²D以醫師審閱的1.8萬名患者資料訓練，協助判斷肺炎及下呼吸道感染患者是否需要抗生素，辨識準確度達90%。系統已在SGH運作逾一年，可直接嵌入既有臨床流程，不需醫師額外輸入資料。導入後，下呼吸道感染案件審查覆蓋率由約30%提高至100%，醫師介入停用抗生素的比例則由約15%攀升至近43%。
AI²D的核心並非一般疾病預測模型，而是針對抗生素使用這項高度依賴臨床判斷的決策，重新設計資訊流與行動流程。SGH約有半數住院病人同時接受抗生素治療；醫師在細菌感染與病毒感染尚未確定時，往往先啟動經驗性治療，再依檢驗結果調整。這種做法具有合理性，卻同時產生副作用暴露、醫療資源耗用與抗微生物藥物耐藥性（AMR）累積等風險。醫療安全與抗生素可得性之間的張力，才是AI²D真正要處理的結構性難題。
從技術演進來看，AI²D的關鍵並非單純追求演算法準確度，而是將「常規蒐集但過去未被有效利用」的臨床資料轉換為可執行的決策訊號。系統在背景運作，不增加醫師輸入負擔；其角色不是取代臨床判斷，而是協助抗菌藥物管理團隊排序複雜病例。導入後停用抗生素比例由15%增至43%，反映模型不僅協助「避免開立」，也提高醫師重新評估既有處方的能力。準確度90%並非系統價值的全部，流程嵌入與覆蓋率提升才是臨床成效能否落地的決定因素。
這項成果也代表醫療AI從單一疾病預測走向「治療合理性管理」。當醫院面臨感染管制、抗生素使用規範與資源控管壓力時，能辨識哪些病人可能已不需要抗生素的模型，價值更直接連結臨床品質與醫療資源效率。SGH既為大型教學醫院，也是醫療專業人才培育與研究平台，其成功經驗具備向區域醫院輸出的可能。
AI²D的成功可與過去大型醫院導入電子病歷、決策支援系統，以及全球抗生素管理計畫的演進相互對照。早年決策支援常因增加操作負擔而淪為形式化流程；AI²D選擇背景運作並整合既有工作流，顯示醫療科技已由「功能存在」轉向「採用率」競爭。其下一步將從單一疾病判斷，走向跨院驗證、預測性抗菌藥物管理，以及和微生物檢驗、處方即時監測共同運作。
01 起因觸發：SGH以AI²D改善下呼吸道感染抗生素決策，獲IHF臨床品質與病人安全銀牌。
02 一階傳導：醫院感染管制與抗菌藥物管理團隊可提升案件審查覆蓋率，減少不必要抗生素暴露。
03 二階擴散：醫療AI供應商將加速推出嵌入既有臨床系統、支援處方審查與成本控管的整合方案。
04 宏觀終局：若跨院驗證成功，AI有望成為公共衛生體系對抗AMR的重要基礎設施，並影響醫療支出與藥品市場結構。
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