2021臺大AI中心暨轄下計畫成果發表會-展出成果介紹海報

計畫簡介

       隨著緊急醫療可近性及普及化的發展，急診擁塞越來越顯著，超過現有醫療模式所 能承受，而急診病患的病情隨時變化，面臨到無法能適當的病情監控，以至於非預期的事件，如不預期心跳停止，入住加護病房，或是急診過程中死亡等現象的發生。即使在歐美國家也面臨這些問題，而臨床警示系統的發展，是為了在有醫療異常 事件發生時，發出警示並通知醫療團隊，即時再評估病患並採取適當的醫療措施。 然而過去發展的警示系統，面臨的問題即是其敏感性及準確度不足，以至於在臨床 上的應用有限，所面臨重要的障礙，則是所應用的指標大多是單一時間點或是短時間中，病人生命徵象數值變化。然而急診病人在來診就診及暫留過程中的病情內容 及變化，短時間的偵測絕非足夠，病人過去病史，此次病程發展，乃至於病人在急 診來診後的一開始的醫療處置適切與否，都會影響急性惡化的發生。 電子醫療病歷為醫療大數據研究提供了更有效偵測前述「急診不預期事件」的機會。台大醫院整合資料庫成功的標準化各個分院的數據組件，使得發展出的智慧急診 醫療模式能在不同的醫院進行。此計畫內容第一年即是應用此電子病歷資料系統，以人工智慧的模式，包含深度神經網絡(deep neural networks)在內的各種方式 (例如logistic regression, gradient boosting, Random Forest等)，來發展有效的預 測模式。所應用的資料內容則是從病人在來診及暫留階段，包含病人特性，過去病 史，主訴，此次就診病情，生理指標，檢驗數值級報告等等，所要偵測警示的內容，包含就診二小時內醫療處置的適當性，不預期心跳停止，加護病房住院及急診中死亡等。在第二年則以台大醫院總院區，新竹及雲林分院的資料進行多中心驗證。 並開始進行與醫院醫療作業系統的連結，而能即時取得所需資料。第三年則完成與 醫院資訊系統的連結，並開始進行多中心的前瞻式臨床研究計畫的作業。第四年則 開始以前/後期的方式進行研究，以四個月的時間為對照期，之後四個月則是讓警 訊系統全面上線，並能主動提示醫護團隊。結果則是探討前述各項警示的效益，及 各項危及病人的事件發生，是否能因有效的警示而能得到適當的處置。此模式的成功發展，針對國內及國外日益增加的急診負荷，能提供有效的智慧急診模式，並推廣應用到其他醫療院所。而警示系統的發展，更可在適當的調整之後，發展到急診之外的其他單位，預期有相當之應用潛力及及影響。

◎ 計畫主持人

計畫主持人 黃建華

國立臺灣大學醫學院醫學院急診醫學科 臨床教授
臺大醫院急診醫學部 主任/主治醫師

共同主持人 馬惠明

國立臺灣大學醫學院急診醫學科 教授

共同主持人 王志宏

國立臺灣大學醫學院急診醫學科 主治醫師

共同主持人 蔡旼珊

國立臺灣大學醫學院急診醫學科 主治醫師

共同主持人 何奕倫

臺大醫學院 內科 教授
臺大醫院 內科部 主任/臺大醫院 遠距照護中心 主任

共同主持人 陳彥斌

國立臺灣大學醫學院急診醫學科 主治醫師