即时分析洗肾机巨量连续型资料，预判心衰风险与找出最佳洗肾体重
中国北京，2021年5月7日——台湾洗肾人口密度位居全球第一，年洗肾人口超过9万人(注1)，其中约5成洗肾病患因心血管疾病死亡(注2)。为能及早预警，台北荣民总医院与全球数据分析领导者SAS，携手打造“即时血液透析”人工智能(AI)预判系统，即时接收与运算“血液透析仪”即俗称“洗肾机”的庞大连续性生理数值，为肾友找出“个体差异化”的并发症成因，预判其潜在心脏衰竭机率，同时找出病患洗肾后最理想的体重，减少肾友因脱水不足所造成的呼吸不顺与心脏衰竭再住院的风险，提高每次洗肾效益。
目前该系统预判透析病患心脏衰竭准确度达90%，也成功协助降低80%的干体重预估误差率。而即时警示功能，也让第一线护理人员原先频繁巡视与记录时间，从平均30分钟大幅缩减为3分钟，使其有更多余力照护病患透析的并发症和及时处置。此“即时血液透析”人工智能(AI)预判系统下一步还将结合影像辨识资料，预警肺积水并发风险。
台北荣总内科部唐德成部主任表示: “过往碍于技术限制只能利用人工抄写与资料的回溯性分析，透过这次与SAS的合作，让我们做到『毫秒』级即时掌握并监测每位病患独特的因子，达到人工智能的预判，可谓是成功迈向智慧医疗的重要里程。”
SAS台湾陈恺新总经理也回应:“未来医学是化被动为主动，导入人工智能即时串流分析，有利于北荣全院推展医疗物联网。届时不仅能以精准数值提升诊疗效率，还可进一步为医院累积“相似病患(Patients Like You)”的珍贵数据库，加速实践个人化疾病风险预测。”
以往在血液透析(洗肾)疗程中引发的并发症，例如血压下降等，医师多是于症状发生时，利用当下症状或仪器资料做判断才介入治疗，且能掌握潜在因子的资料量每人每年仅约1,500笔。本次开发“即时血液透析”人工智能预判系统，突破限制，即时运算病患高达200组不断动态变化的生理和透析机数值，如动静脉压力、血液流速等，加上纳入北荣大数据中心病患病历资料、检验结果、用药资讯等多元资料，可以分析每人每年近300万笔的巨量资料，因而得以有效找出针对“个人量身监测”的异常模式，即时于病患发生心衰竭危机前，抢先发出警报让医护人员做预先处置。此机制目前针对心脏衰竭风险预测准确度达到90%，不仅有助提升病患存活率，还可减少病患因心脏衰竭的再住院率，提高生活品质、减少医疗花费，同时降低家属照护的身心压力。
此外，洗肾治疗的理想体重即干体重(注3)设定一直是重要课题。如果洗肾时脱水速度太多或太快，容易让病患洗肾时血压下降，引发休克甚至死亡。然而病患理想的干体重会随身体状况而略有改变，因此长久以来干体重设定，需仰赖医师临床经验判断，并多次“Trial and Error”来回微调才得以定义。目前透过这套系统，动态即时地于透析患者每次洗肾时，给予最理想的干体重，可让医生的体重调整误差从过去的200克缩限到40克内，误差率成功降低了80%，给病患最适切的脱水量诊疗，让肾友到医院洗肾效率得以提升。
此次分析个案中，即有一位73岁肾友，因本身已存在心血管相关疾病，过去干体重设定的方法是由医师藉由临床经验、检验数值和胸部X光片，判断肺部积水情形，但是病人仍然短时间内多次因为心脏衰竭、呼吸喘的问题反复住院。目前藉由人工智能模型的预测，已有效建议医护人员干体重值，并成功掌握病患因心衰竭住院的因子，病人现在已能规范于门诊追踪。
台北荣总与SAS预计下一步将拓展人工智能(AI)技术结合影像辨识资料，预判病患“肺积水”机率，进一步掌控体液过多对洗肾病患带来的呼吸急促、心衰竭及高血压的风险。未来双方还将导入边缘运算部署于更多医疗仪器的应用，协助医界结合人工智能技术，加速实践医疗物联网。
注1: 资料来源:卫生福利部中央健康保险署-108年度门诊透析预算执行概况
注2:美国肾脏资料系统(USRDS, US Renal Data System) 2008年统计资料
注3:「干体重」是指透析后的体重，透析病人在透析治疗清除液体后，身上没有发生水肿或脱水过多的情形，且血压正常无不适现象，此体重称为干体重。干体重会随身体状况而有所增减，所以需要不断地评估并持续进行监测。
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