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AI成重症醫護第三隻眼 早期預測脫離呼吸器免不良反應

圖文提供 / 健康醫療網 健康醫療網/記者張慈恩報導 2023-07-06 10:00

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圖說-AI成重症醫護第三隻眼 早期預測脫離呼吸器免不良反應

圖說-AI成重症醫護第三隻眼 早期預測脫離呼吸器免不良反應

一位COVID-19(新冠肺炎)染疫病人,因為肺炎合併敗血性休克及多重器官衰竭,插管使用呼吸器住進專責加護病房。經過醫療團隊的細心照顧,病情逐漸改善,並準備脫離呼吸器。依傳統呼吸器脫離偵測病人拔管脫離指數,成功機率小於50%。又運用「早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統」,發現人工智慧精算的脫離可能性高達80%,最後醫療團隊決定依此移除氣管內管,而病人在移除後呼吸順暢,一開口就感謝醫療人員的照護,並於隔日順利轉出加護病房。

呼吸器是續命儀器 脫離最佳時機卻難估

奇美醫療財團法人奇美醫院品質管理中心主任暨加護醫學部主治醫師陳欽明說明,呼吸器是一把雙面刃,它是加護病房(ICU)病人續命的重要維生儀器,但是也可能引起呼吸器(Mechanical ventilation,MV)相關的合併症,如感染、肺損傷等,同時它也會造成醫療資源龐大的支出,因此照顧插管的重症病人,縮短呼吸器輔助時間是一個重要的參考指標。

雖然臨床上70%病人能嘗試呼吸器脫離及移除,但是脫離呼吸器的最佳時機有時難以判斷,過早或過晚脫離呼吸器都可能引發相關不良反應,如有時醫生低估病人呼吸能力,造成病人自己拔除管路,引起聲帶受傷;若延遲拔管,病人可能每天增加1至3%的呼吸器相關肺炎機會。

研發人工智慧系統 預測成功脫離呼吸器

傳統的呼吸器脫離評估準則無法適用於各種病人,且無量化數據;而且醫療人員工作繁忙,無法事事即時精確。過去雖有許多文獻針對預測呼吸器使用作過探討,然而對於臨床應用上卻少有說明,較無法做為臨床參考運用。有鑑於此,奇美醫院加護醫學部以人工智慧技術,拋出「以儀器資料拋轉整合管理平台建構呼吸雲」,並以物聯網技術建立奇美「呼吸雲」,透過呼吸雲來接受數據,提升模型預測能力,榮獲2017年國家醫療品質獎的智慧醫療類醫療機構組金獎。

經過不斷的測試與改良,前後費時近兩年,克服技術挑戰,將現有ICU系統與呼吸治療系統結合,於2018年完成「早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統」,輔助醫療人員準確預測重症病人脫離呼吸器的臨床決策。

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