康聯生醫宣布，與研究團隊運用質譜分析搭配機器學習技術，成功開發出能即時預測結核分枝桿菌 (MTBC) 對 Rifampicin 抗藥性的 AI 模型，並受邀於歐洲臨床微生物與傳染病學會 (ESCMID Global 2025) 大會上發表研究成果，展現台灣在 AI 抗藥性分析領域的研發實力與國際影響力。
該AI研究由康聯生醫與國家研究單位合作開發，並結合芮弗士醫事檢驗所的臨床資料與質譜平台資源，此為本屆極少數入選並針對質譜與AI抗藥性預測進行深度探討的研究之一，透過本次研究成果，期望建立能快速提供臨床用藥建議的AI預測工具。
研究團隊以「Predicting rifampicin resistance in Mycobacterium tuberculosis complex with a machine learning based MALDI-TOF MS approach」為題，獲選進入大會專場發表（AI tools empowering AMR prediction in WGS and MALDI-TOF）。
團隊以MALDI-TOF MS質譜資料搭配機器學習演算法建立預測模型。當結核分枝桿菌經初步培養並完成質譜分析後，AI模型可於1分鐘內完成預測運算，預計較傳統藥敏試驗流程提前3週以上提供參考結果，協助醫師儘早制定治療方案。
根據研究結果，模型預測曲線下面積(AUC) 高達 98.45%、準確率 91.96%，顯示高度臨床應用潛力。
團隊亦針對不同醫檢師與批次進行訊號標準化處理，確保未來臨床部署的穩定性。
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