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趨勢觀察/AI即時生命監測 智慧醫療新利器

2021-04-21 00:13經濟日報 王皓正
物聯網
  • IoT
  • 穿戴裝置

人工智慧(AI)在醫療領域的應用,已逐漸成為新顯學。SAS/提供
人工智慧(AI)在醫療領域的應用,已逐漸成為新顯學。SAS/提供

近年人工智慧(AI)在醫療領域的發展愈發蓬勃,除常見的醫療影像腫瘤偵測、物聯網(IoT)整合穿戴裝置量測身體數據,以及用藥安全偵測外。前一波疫情推波助瀾下,歐美國家在利用AI預測患者人數、所須防護設備,以及院內感染預測等新型應用也逐漸成為顯學。

技術突破 提高病患存活率

對此,全球人工智慧領導廠商SAS,其台灣區總經理陳愷新觀察,隨著5G、物聯網環境逐漸成熟,以及晶片與儲存功能提升,AI已可更高效、極致地發揮運算能力,在醫療場域中未來將會有兩大發展趨勢──「即時生命監測」及「個人化照護」。

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過往大家多著眼在,利用AI協助醫生判讀大量病歷報告、用藥資訊及影像資料,AI成為智慧書僮,來分擔醫護人員龐大的工作量,輔助做出更好的診療處置。

但即使AI做到預測,多是基於回溯性的資料,或是僅做到即時接收,卻無法即時「運算」,更遑論提供即時「預測」的能力。

而近日臺北榮民總醫院,已創新地發表「即時血液透析」人工智慧(AI)預判系統。其可即時接收與運算「血液透析儀」──即俗稱「洗腎機」內龐大的連續性生理數值,為腎友找出「個人化」的併發症成因。

進而做到幫每個人預判高死亡率的心臟衰竭風險,以提升病患存活率;同時找出病患最理想的洗腎後體重,降低病人得反覆住院、反覆洗腎所造成身心俱疲,真正提高洗腎效率。

過往礙於技術限制,只能保留人工抄寫與儀器上回溯型的資料來進行分析,掌握影響併發症的潛在因子資料量有限,每人每年僅約1,500筆。

現在,北榮利用AI技術,突破限制,即時運算每位病患高達200組不斷動態變化的生理數值,加上納入北榮大數據中心病歷、檢驗結果、用藥資訊等多元資料,讓每人每年可達近300萬筆的巨量資料進行分析,因而得以有效找出針對「個人量身監測」的異常模式及較適切的脫水後體重值。

目前該系統預判透析病患心臟衰竭準確度達90%。得以即時於病患發生心衰竭危機前,搶先發出警報做預先處置;也成功降低80%的理想體重預估誤差率,減少因脫水速度太多或太快,容易造成的血壓下降或休克死亡機率。

數據整合 打造個人化照護  

陳愷新補充,像這樣利用AI技術,達到「即時運算、即時預測」,在「毫秒」內就能取得每個人不同特徵與跡象的分析結果,才可發揮生命監測最大的價值。

「即刻救援」,甚至因「預知風險」讓狀況未發生前就介入處置,才可杜絕遺憾發生。

第二個趨勢,即所謂利用整合多元數據,打造360度個人化健康照護。

多元數據涵蓋如臨床醫療數據及真實世界數據,包括IoT裝置身體量測數據、生活足跡、社群媒體資料、購物記錄等等。

建立這樣的醫療數據庫後,即可利用AI機器學習分析,從多面向完整了解一個人的身心健康狀況,主動預測個人未來可能發生的疾病,進而做到精準診斷、精準療法及精準監控等目標。

陳愷新表示,這樣的概念其實已不遙遠,國外已有公部門用多元數據來預防青少年自殺,例如蒐集人口統計、所在區域、Twitter社交媒體貼文等資料。

以自然語言處理技術,判斷青少年發言的內容偏向正面或負面,得出青少年的情緒分數,也整合用藥資訊,有助於提前預警哪些青少年為自殺高危險群。

陳愷新進一步舉例美國「內華達州人口健康計畫」。該計畫執行單位打造龐大的數據庫,蒐集包括基因遺傳數據、環境保護局數據、去識別化的臨床醫療數據及社會數據。

例如藉此預診出受環境影響易引發嚴重呼吸問題的群眾,在空氣品質變差之前,就進行事前通知,預警他們待在室內等。

陳愷新強調,未來醫學是化被動為主動。累積即時、多元數據,透過物聯網環境的建構,加上AI這個重要引擎,不僅可為單一醫療體系加速實踐個人化疾病風險預測,未來也可為群體健康建立「相似病患(Patients Like You)」的珍貴資料庫。

國內醫療與公衛產業如能持續緊抓AI的脈動,打造如臺北榮總這樣前瞻的典範案例,台灣的醫療產業在國際地位上,勢必可保持領先優勢。

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