目前該系統(tǒng)預判透析病患心臟衰竭準確度達90%，也成功協(xié)助降低80%的干體重預估誤差率。而即時警示功能，也讓第一線護理人員原先頻繁巡視與記錄時間，從平均30分鐘大幅縮減為3分鐘，使其有更多余力照護病患透析的并發(fā)癥和及時處置。此“即時血液透析”人工智能(AI)預判系統(tǒng)下一步還將結合影像辨識資料，預警肺積水并發(fā)風險。
臺北榮總內(nèi)科部唐德成部主任表示: “過往礙于技術限制只能利用人工抄寫與資料的回溯性分析，透過這次與SAS的合作，讓我們做到『毫秒』級即時掌握并監(jiān)測每位病患獨特的因子，達到人工智能的預判，可謂是成功邁向智慧醫(yī)療的重要里程?！?/p>
SAS臺灣陳愷新總經(jīng)理也回應:“未來醫(yī)學是化被動為主動，導入人工智能即時串流分析，有利于北榮全院推展醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)。屆時不僅能以精準數(shù)值提升診療效率，還可進一步為醫(yī)院累積“相似病患(Patients Like You)”的珍貴數(shù)據(jù)庫，加速實踐個人化疾病風險預測。”
以往在血液透析(洗腎)療程中引發(fā)的并發(fā)癥，例如血壓下降等，醫(yī)師多是于癥狀發(fā)生時，利用當下癥狀或儀器資料做判斷才介入治療，且能掌握潛在因子的資料量每人每年僅約1,500筆。本次開發(fā)“即時血液透析”人工智能預判系統(tǒng)，突破限制，即時運算病患高達200組不斷動態(tài)變化的生理和透析機數(shù)值，如動靜脈壓力、血液流速等，加上納入北榮大數(shù)據(jù)中心病患病歷資料、檢驗結果、用藥資訊等多元資料，可以分析每人每年近300萬筆的巨量資料，因而得以有效找出針對“個人量身監(jiān)測”的異常模式，即時于病患發(fā)生心衰竭危機前，搶先發(fā)出警報讓醫(yī)護人員做預先處置。此機制目前針對心臟衰竭風險預測準確度達到90%，不僅有助提升病患存活率，還可減少病患因心臟衰竭的再住院率，提高生活品質、減少醫(yī)療花費，同時降低家屬照護的身心壓力。
此外，洗腎治療的理想體重即干體重(注3)設定一直是重要課題。如果洗腎時脫水速度太多或太快，容易讓病患洗腎時血壓下降，引發(fā)休克甚至死亡。然而病患理想的干體重會隨身體狀況而略有改變，因此長久以來干體重設定，需仰賴醫(yī)師臨床經(jīng)驗判斷，并多次“Trial and Error”來回微調才得以定義。目前透過這套系統(tǒng)，動態(tài)即時地于透析患者每次洗腎時，給予最理想的干體重，可讓醫(yī)生的體重調整誤差從過去的200克縮限到40克內(nèi)，誤差率成功降低了80%，給病患最適切的脫水量診療，讓腎友到醫(yī)院洗腎效率得以提升。
此次分析個案中，即有一位73歲腎友，因本身已存在心血管相關疾病，過去干體重設定的方法是由醫(yī)師藉由臨床經(jīng)驗、檢驗數(shù)值和胸部X光片，判斷肺部積水情形，但是病人仍然短時間內(nèi)多次因為心臟衰竭、呼吸喘的問題反復住院。目前藉由人工智能模型的預測，已有效建議醫(yī)護人員干體重值，并成功掌握病患因心衰竭住院的因子，病人現(xiàn)在已能規(guī)范于門診追蹤。
臺北榮總與SAS預計下一步將拓展人工智能(AI)技術結合影像辨識資料，預判病患“肺積水”機率，進一步掌控體液過多對洗腎病患帶來的呼吸急促、心衰竭及高血壓的風險。未來雙方還將導入邊緣運算部署于更多醫(yī)療儀器的應用，協(xié)助醫(yī)界結合人工智能技術，加速實踐醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)。
注1: 資料來源:衛(wèi)生福利部中央健康保險署-108年度門診透析預算執(zhí)行概況
注2:美國腎臟資料系統(tǒng)(USRDS, US Renal Data System) 2008年統(tǒng)計資料
注3:「干體重」是指透析后的體重，透析病人在透析治療清除液體后，身上沒有發(fā)生水腫或脫水過多的情形，且血壓正常無不適現(xiàn)象，此體重稱為干體重。干體重會隨身體狀況而有所增減，所以需要不斷地評估并持續(xù)進行監(jiān)測。
