奇美醫院急診醫學部高齡急診科主任黃建程指出,奇美醫院克服各種技術挑戰,將2大AI預測服務調整、優化,與新樓醫院聯手發展醫療AI應用雲端共享模式。

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奇美醫院

早在2022年8月,奇美醫院就與新樓醫院簽訂醫療人工智慧合作契約書,要透過導入奇美醫院的急診胸痛與肺炎雲端AI病情預測服務,來讓新樓醫院麻豆新樓醫院急診室使用,減輕急診醫師負擔。近2年後的今天,雙方揭露執行成果,比如透過AI預測胸痛病人1個月內死亡與心肌梗塞風險,來協助新樓醫院急診室醫師更快預測病情變化、提供適當的治療措施,對資淺的醫師特別有幫助。奇美醫院認為,這種成功的雲端AI分享模式不只縮短城鄉醫療數位落差,還可進一步擴大,比如鼓勵更多醫院貢獻各式AI應用服務、甚至發展出醫療AI市集,來提供更多樣的醫療服務。

2022年展開合作,胸痛預測AI輔助救助高風險患者

進一步來說,奇美醫院自2019年成立AI中心,由劉忠峰教授擔任中心主任,來組隊打造AI基礎建設、導入專業開發平臺,發展醫療AI應用。該中心在2023年進一步升級為智慧醫療中心,奇美醫院強調,有別於常見的醫療影像AI應用,他們專攻以電子病歷為基礎的AI預測模型,並聯手資訊室將AI成果整合至醫院醫療資訊系統(HIS),實際落地於臨床診間,包含奇美醫院3院區共採用了30類AI病情預測系統,涵蓋急診、外科、麻醉、加護病房、生殖醫學、透析中心、胸腔內科、小兒科等科室。

不過,打造醫療AI成本高昂,不只要有巨量的醫療數據,還要有強大的運算設備和資源。為了讓更多醫院和病人受惠於醫療AI,奇美醫院和新樓醫院在2022年簽約,要先導入奇美醫院自家的急診胸痛預測AI和肺炎預測AI,來供新樓醫院與麻豆新樓醫院急診室使用。就急診胸痛AI來說,可預測胸痛病人一個月內的死亡和心肌梗塞風險,肺炎預測AI則能預測肺炎患者的呼吸衰竭、敗血症或休克和死風險。

不過,由於雙方醫療作業有所差異,為了讓新樓醫院順利使用這些AI服務,奇美醫院調整、優化AI預測模型,並對每個模型提供特徵重要性圖(SHAP圖),來讓使用者精確掌握主要影響風險的關鍵因素。最後,雙方在2023年10月成功連線測試「胸痛病人」病情預測功能,也在今年2月成功連線測試「肺炎病人」病情預測功能。他們統計,新樓醫院急診導入奇美醫院AI預測系統近3個月以來,整體預測準確性(AUC)約九成,與奇美醫院原始模型相近。


奇美預測畫面

新樓預測畫面

系統預測結果畫面(上:奇美醫院畫面;下:新樓醫院畫面)

就實際案例來說,新樓醫院就透過胸痛雲端AI病情預測服務,成功救助一名82歲長者。該長者本身患有糖尿病和冠心症,也做過心導管支架,但自行停用心臟藥物3年,日前因突發胸痛、呼吸困難至新樓醫院急診就醫。當時,她血壓偏低、血氧濃度僅有91%且呼吸急促,心電圖也呈現陳舊性心肌梗塞,但心肌酵素正常。由於情況複雜棘手,無法確定是否有急性心肌梗塞現象,急診室因此使用奇美醫院的胸痛雲端AI預測輔助,發現該患者在1個月內發生心肌梗塞的機率為43.3%、死亡率高達94.64%。經心導管檢查後,他們發現左側主幹和前降支動脈嚴重阻塞,左心室收縮功能只剩30%,因此立即啟動緊急心導管手術、及時放置血管支架,恢復患者血流,6天後順利出院。

要實現共享雲端醫療AI,很重要的一點是資安合規。劉忠峰表示,奇美醫院和新樓醫院長久以來都通過ISO27001 ISMS資訊安全管理系統認證,奇美醫院還採用SSL非對稱加密機制和JWT技術,來強化傳輸身份的安全驗證。

與此同時,臺南新樓醫院院長劉啓擧表示,自奇美醫院的AI預測服務上線後,對急診室提供實質上幫助,尤其是對資歷尚淺的醫師。比如,AI可協助他們更快預測病情可能的變化,進而能儘早提供適當的處置措施,提高應變效率和更好地運用醫療資源,新樓醫院醫護還因此感受醫療AI的好處。

不只要縮小城鄉醫療數位落差,還盼進一步擴大發展

奇美醫院院長林宏榮指出,奇美醫院與新樓醫院合作建立安全的AI雲端分享機制,是臺灣發展醫療AI的重要里程碑。這種成功模式,有機會讓醫界運用AI來縮小城鄉醫療數位落差,實現醫療平權。

他也點出,在這個雲端分享平臺上,除了奇美醫院,也期盼更多醫院貢獻各式AI應用服務,來讓更多醫療機構從平臺獲得AI輔助,就像是各家優秀的醫療團隊進駐偏鄉離島,不僅能提升醫院醫療品質,還能幫助降低總體醫療成本。甚至,未來能朝建立醫療AI市集方向思考,亦即透過各家醫院合作研發,來提高AI模型適用性與品質、打造更多種類的醫療AI服務,並對各國人民開放使用。

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