小小的培養皿里，微生物像在“開派對”。醫生之所以關心這些微觀生命，是因為許多常見感染，比如肺炎、尿路感染、膿腫等，背后的“主使者”其實都躲在這些微生物之中。通過特定培養基和溫度等環境，實驗室能讓致病細菌在短時間內大量繁殖，從而更容易被識別。

比如一位26歲的女性因早晨偶爾咳嗽就醫，醫生取痰做培養，發現是一種容易耐藥的銅綠假單胞菌作怪。這樣的檢測提醒我們，很多感染表面看起來小問題，實際背后有復雜的微生物在發揮作用。

得到培養結果后，另一道工序就開始了——藥敏試驗。這是一種用來測試細菌對不同抗生素“服不服管”的方法。用藥盤打個比方，就像“模擬抓賊”的現場演練：將被培養出來的細菌分配到不同抗生素區域，觀察它們是否還敢活動。

比如56歲的男性因高熱不退住院，培養顯示大腸桿菌感染。藥敏試驗顯示對阿莫西林無效，但對美羅培南非常敏感。這一信息，為后續精準治療提供了直接證據——“用哪種藥不是拍腦袋，而是檢測說了算”。

許多人熟悉青霉素，但其實抗生素家族遠比想象豐富。有直接取自微生物發酵的天然抗生素，也有通過化學方法優化出來的“升級版”。像頭孢菌素、喹諾酮、碳青霉烯等，每一類應對的“敵人”都不同。

選擇抗生素并沒有“萬能鑰匙”，必須結合感染部位和病原體類型，由醫生根據專業意見來決定。

當培養和藥敏報告出來后，醫生會根據患者病情做個性化下藥。這一步不僅僅依靠實驗室結果，還要結合感染部位、已用過的藥物、患者既往用藥過敏史等多重因素。

簡單來說，個體化的用藥決策需要“實事求是”，靠數據說話。不建議自行買藥或主動要求某某抗生素，尤其家里有老人或慢病人群，需按醫院流程做檢查再用藥。

抗生素耐藥性是當前全球醫療領域頭疼的問題之一。說起來，這就像“警察抓賊，賊不斷升級裝備”，有的細菌在抗藥物多次轟炸后逐漸進化成“老油條”——以前能殺掉的一針，現在可能什么也做不了。

• 過度或不對癥使用抗生素
• 患者自行中斷療程
• 部分細菌變異速度快，易產生耐藥基因

世衛組織發布的2022年數據顯示，全球每年至少有70萬人因為耐藥感染而死亡（WHO, 2022）。如果未有效控制這一趨勢，到2050年這個數字可能翻幾十倍^[1]。所以每個人都要警惕濫用抗生素帶來的社會后果。

隨著分子生物學技術和人工智能的進步，許多耗時耗力的檢測正在變得快速，比如基因檢測能在24小時內“鎖定”細菌身份和耐藥性質。而AI算法有助于分析藥敏趨勢，輔助醫生決策。

這些技術的普及，讓抗感染治療變得更像“量體裁衣”，不僅僅幫患者快速恢復，也有助于全社會抗擊耐藥危機。

護理感染問題，平時一些小細節其實幫助很大。比如良好飲食可提升免疫力，定期體檢早發現早應對，稍有身體不適時，建議去正規醫院咨詢，而不要自行用藥。

• 輕微不適時不盲目自行服用抗生素
• 建議定期作體檢，發現感染及時就醫
• 遵醫囑完成處方藥物的全療程
• 如家中有老人或慢性病患者，感染時應去正規醫院而非自行“淘藥”