人工智慧預測病情不是夢! 「急診胸痛AI病情預測系統」節省健保資源發表SCI期刊

奇美醫學中心急診醫學部醫師張培毅指出,「急診胸痛AI病情預測系統」已應用在臨牀醫療檢查,有效節省健保資源,成果發表SCI期刊。(圖/記者林悅翻攝,下同)

記者林悅/臺南報導

奇美醫學中心成立「醫療大數據庫暨人工智慧運算中心」(簡稱AI中心),做爲奇美醫療體系研發醫療照護AI之基地,致力於發展具奇美醫院特色的AI系統,而急診醫學部與該院AI中心合作,透過大數據發展「人工智慧AI輔助急診胸痛預測系統」準確度可達9成,已實際運用於臨牀,爲國內急診醫療AI先驅

奇美醫學中心急診醫學部醫師張培毅舉案例指出,1名87歲男性,有高血壓、慢性腎衰竭阻塞性肺病史,因在家休息時發生胸悶近1個小時至奇美醫學中心急診室就醫,經抽血檢查,心肌酵素正常,因爲病人年紀大、慢性病較多,用「人工智慧AI輔助急診胸痛預測系統」評估1個月內心肌梗塞機率爲64%,經會診心臟血管內科醫師後入院安排檢查,心肌灌注掃描顯示有缺血反應,隔天立即安排心導管檢查發現2條冠狀動脈狹窄,且實行支架置放術。病人康復出院,定期於心髒血管內科門診追蹤。

臺灣急診室壅塞已成常態,根據衛生福利部資料,2019年全臺急診就醫高達764萬人次,凸顯急診壅塞的問題越來越嚴重,其中「胸痛」爲急診常見的主訴,佔所有急診病人5至20%。胸痛的成因可由骨骼肌肉疼痛到致命性心肌梗塞、主動脈剝離、肺栓塞食道破裂等,此類病情變化較快且不易快速預測,即時正確的診斷與處置是醫師相當大的挑戰。

張培毅醫師說,在臺灣急診壅塞現況非常普遍,爲了給予胸痛病人明確診斷,醫師會開立一系列檢驗檢查,然而,實際上只有小於10%的急診胸痛病人,最後被診斷爲急性心肌梗塞,所以恣意的開立檢驗檢查或甚至安排住院,易造成醫療資源的巨大負擔。在這樣的背景下,奇美醫學中心急診醫學部發展臨牀輔助決策工具「人工智慧AI輔助急診胸痛預測系統」,可提升診斷效率、降低誤判的機率及節省健保醫療資源耗用。

在醫院的支持下,急診醫學部成立一個包含急診、品質管理中心、AI中心、資訊室的跨領域團隊;藉由參考醫學文獻採用了14項(性別、年齡、抽菸史、身體質量質數(BMI)、高血壓、高脂血症糖尿病、慢性腎臟病、心肌梗塞、腦血管疾病、周邊動脈阻塞性疾病、肌鈣蛋白肌酸酐、血紅蛋白)特徵值,用以預測急診胸痛病人併發心肌梗塞及死亡之機率。過程收集奇美醫療體系急診近10年(2009至2018年)共計85254個病人,整合資料導入監督式機器學習技術,建立AI預測模型,模型調整到最佳狀態後,準確率可達9成。

張培毅醫師表示,爲了能實際運用於臨牀,目前奇美醫學中心已把預測程式整合到急診醫囑系統,輔助醫師醫療決策,提升醫療效率及品質。此研究成果已發表於2020年國際SCI期刊,迄今奇美醫學中心急診醫學部共有(胸痛、老人流感肺炎登革熱、腦創傷、高血糖危症胰臟炎)等7項疾病AI預測系統在使用,藉以嘉惠病人更多的醫療保障,減少健保資源耗費。

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