醫師的第二雙眼 奇美首創AI急診輔助判讀國際期刊發布

奇美醫學中心「急診胸痛AI病情預測系統」實際臨床應用一年，準確度超過9成，可有效減少醫師誤判、加快療程處置增加病患存活率，並節省健保資源。相關成果獲得SCI知名國際期刊採用，奇美醫學中心急診醫學部主治醫師張培毅、高齡急診科主任黃建成、AI中心主任劉忠鋒等參與開發醫師以使用案例，說明AI系統的實際幫助與前景。

台灣急診壅塞已成常態，衛福部統計資料2019年全台急診就醫高達764萬人次，其中「胸痛」占急診病人5至20%，不過胸痛原因「百百款」，自骨骼肌肉疼痛到致命性心肌梗塞、主動脈剝離、肺栓塞、食道破裂等都會胸痛，病情變化較快且不易快速預測，即時正確診斷與處置是急診醫師ㄧ大挑戰。

奇美去年成立「醫療大數據庫暨人工智慧運算中心」(AI中心)，做為奇美醫療體系研發醫療照護AI基地，投入發展具「奇美特色」的AI系統。急診醫學部與AI中心合作，透過大數據發展這套「AI輔助胸痛預測系統」，準確度可達9成，已實際運用臨床，「成為國內急診醫療AI先驅」。

急診醫學部獲得醫院高層支持，成立包含急診、品質管理中心、AI中心、資訊室的跨領域團隊；參考醫學文獻採用性別、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、血紅蛋白等14項特徵值，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2009至2018年近10年共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。

張培毅說，急診壅塞非常普遍，胸痛要明確診斷，醫師會開立一系列檢驗，然而實際上只有小於10%的急診胸痛最後診斷為急性心肌梗塞，任意檢驗甚或安排住院，易造成醫療資源巨大負擔。奇美急診醫學部發展這套臨床輔助決策工具，可提升效率、降低誤判的機率及節省健保醫療資源耗用。

他說，為了能實際臨床運用，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。研究成果已發表於今年國際SCI期刊，迄今奇美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，藉以嘉惠病人獲得更多的醫療保障。

陳姓87歲男性病患有高血壓、慢性腎衰竭、阻塞性肺病史，在家休息時發生胸悶近一個小時至奇美醫學中心急診，急診醫學部主治醫師張培毅抽血檢查，心肌酵素正常，因病人年長、慢性病較多，用「人工智慧(AI)輔助急診胸痛預測系統」評估一個月內心肌梗塞機率為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，定期於心臟血管內科門診追蹤。