台中榮總發展IT科技-病情惡化預警系統 零時差預測病況惡化風險係數

台中榮總醫院品管中心吳杰亮副主任說明高風險病患數值顯示。(圖/台中榮總醫院)

記者賴淑禎/台中報導

現今醫學領域中人類與人工智能(AI)的整合剛才開始,面對繁雜高強度的醫療作業,避免醫療不必要的風險,醫療院所需要一套具有“智慧”的輔助醫療監測系統,提醒醫護人員提早因應,為此台中榮總醫院運用院內的資料庫、資訊系統、結合東海大學、台灣人工智慧學校跨團隊的人工智慧訓練的成果研發出一套運用人工智慧發展實際應用「病情惡化預警系統」,落實運用在病房的日常醫療照護。

台中榮總醫院許惠恒院長跟全體研發團隊。(圖/台中榮總醫院)

台中榮總醫院表示,這系統運用資訊線上系統病人的生命徵象(包含:心跳、血壓、呼吸、是否使用氧氣等)最新資料,每小時擷取資料,即時運算,提供零時差的預測病況惡化風險係數,將運算結果統整在全部住院病人病房、醫師、護理的工作儀表板,可依目的不同,選取病房別或科別呈現,醫護團隊可以從儀表板上看到最近48小時的風險分數變動趨勢,把握現況,也可以根據風險分數掌握未來6到12小時病況惡化風險度,具有警示及提醒功能,輔助照護團隊即時提供適時且適當的醫療照護,提升病人安全,落實“精準照護”的理念。也達成本院呼應最新的病人安全行動0*2020(ZERO preventable death by 2020)的承諾,將可預防的死亡降到最低。

臺中榮總在2018年選派4位醫師、2位護理師、4位工程師,參加台灣人工智慧學校為期18週的密集培訓,團隊運用本院過去10年,4萬個病人,共10萬次的住院資料,從急診到入院期間,所有監測的血壓、心跳、血氧、體溫、意識狀態、入住科別等資訊,透過人工智慧的運算、傳統統計分析等,針對非預期死亡、急救、或需轉加護病房照護的風險,完成普通病房住院病人的病情惡化風險係數預測規則,然後結合物聯網概念,即時收集線上病人最新資料,經過統整,將病情惡化風險係數建立在儀表板上。輔助照護團隊提供適時、適當的醫療照護,提升病人安全。

台中榮總醫院AI技術學習與東海大學老師會議。(圖/台中榮總醫院)

台中榮總醫院針對病人安全與醫療智慧科技的應用,2018年4月加入美國病人安全運動基金會(Patient Safety Movement Foundation)。2019年1月,由許惠恒院長帶領5位同仁,隨同台灣病安同好會成員,出席美國病人安全運動基金會舉辦第七屆全球病人安全、科學、與科技年度高峰會,共同追求0*2020(ZERO preventable death by 2020),也就是在2020年,針對可預防的死亡,達到“零死亡”的目標。建立早期病情惡化的警示系統正是中榮對0*2020的具體實踐。

中榮許惠恒院長強調,以“全人智慧、醫療典範”為願景,醫療資訊發展為重點精進作為之一,從無片化、無紙化、儀器聯網、健保雲端資訊應用,結合流程精實與人工智慧應用,與產業界、學界等各機構深化合作,組成醫療人工智慧發展的團隊,積極邁向精準醫學和精準照護。