奇美醫急診胸痛AI病情預測準確率9成 節省健保資源

奇美醫學中心急診醫學部與該院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」,準確度達9成。(曹婷婷攝)

奇美醫學中心急診醫學部與該院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」,準確度達9成,目前院內實際運用於臨床,為國內急診醫療AI先驅。

87歲有高血壓、慢性腎衰竭、阻塞性肺病史的男子,胸悶近1小時到奇美醫學中心急診,經急診醫學部主治醫師張培毅抽血檢查,以「AI輔助急診胸痛預測系統」評估1個月內心肌梗塞機率高達64%,隔天安排心導管檢查果真發現2條冠狀動脈狹窄,實行支架置放術,如今病人已出院,定期追蹤即可。

台灣急診壅塞是常態,據衛生福利部資料,2019年全台急診就醫高達764萬人次,其中,「胸痛」為急診常見主訴,占所有急診病人5至20%。胸痛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,此類病情變化快且不易快速預測,即時正確診斷與處置是相當大的挑戰。

奇美醫學中心急診醫學部主治醫師張培毅說,為了給予胸痛病人明確診斷,醫師會開立一系列檢驗檢查,然實際上只有小於10%急診胸痛病人最後被診斷急性心肌梗塞,恣意開立檢驗檢查或安排住院,易造成醫療資源巨大負擔。

在此背景下,奇美醫學中心急診醫學部發展臨床輔助決策工具「人工智慧(AI)輔助急診胸痛預測系統」,可提升效率、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,以預測急診胸痛病人併發心肌梗塞及死亡機率。

過程收集奇美醫療體系急診近十年(2009至2018)8萬5254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,準確率可達9成。

張培毅指出,為了實際運用於臨床,目前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。

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