帮急诊医师击退大敌的「新武器」 让败血症死亡率降低

击退急诊医师的大敌！AI让败血症死亡率降低，还能解决急诊壅塞。(示意图/刘国泰摄 康健杂志提供)

急诊室如同战场，每天涌入大量病患，除了考验医护人员快速应变能力，排除急诊壅塞也是一大难题。在AI智能科技辅助下，不仅加速检伤分类、医疗诊断、减少病人短时间再回诊，甚至能对付医生的大敌—败血症，让败血症病人死亡率下降超过1成以上。

病人送入急诊，医护人员快速根据病情轻重进行检伤分级，同时间在电脑上输入病人的呼吸、心跳、血压、体温、意识等生命征象，不到几秒钟，系统自动跳出疑似败血症警示提醒，医护人员迅速展开败血症的处理流程，依照系统指示为病人安排抽血及检查，医师根据检查结果判定病人受感染的器官，这时候，「败血症智慧决策作业系统」也已根据检查报告计算出SOFA分数（败血症引发器官衰竭分数），确定是败血症，医疗团队立刻给予抗生素及输液治疗，并根据各器官受损程度，给予治疗建议。

●急诊人多、病人病情变化快　电脑辅助判断败血症

遇到败血症，医生总是如临大敌，因为败血症致死率可达3成，一旦进展成败血性休克，死亡率更高达8成以上。偏偏败血症诊断不易，往往错过黄金治疗时间。

国泰综合医院急诊医学部主任陈健骅指出，引起败血症的原因很多，可能是细菌、病毒或霉菌感染，例如病人因细菌感染引起肺炎，假使没有控制好就可能演变为败血症，甚至进一步引发败血性休克而死亡。

国泰医院急诊部导入「败血症智慧决策作业系统」，可以快速警示病患是否疑似败血症，加速后续处置流程。(图/国泰医院、康健杂志提供）

根据国际治疗指引，一旦确认病人是败血症，建议在1小时内给予输液、抗生素治疗，愈早治疗，治疗效果愈好、死亡率愈低。然而，急诊病人的病情通常变化非常快速，造成诊断不易，可能因而延误治疗时机，提高死亡率。

因此，国泰综合医院急诊部和资讯部共同研发出「败血症智慧决策作业系统」，优先导入急诊部使用，协助医护人员判断病人是否为败血症，并给予临床照护建议，由于减少医疗团队判断和治疗决策时间，病人预后相当良好。

这套系统不仅会自动抓取检查报告结果计算SOFA分数，≧2分就认定是败血症，也会侦测身体哪个系统受损，例如血液、肾脏、心脏或肝脏系统等，建议给予合适的治疗方式。

●及早诊断、把握黄金治疗时间　败血症死亡率下降超过1成

国泰医院自2014年开始优化败血症诊断及治疗流程，败血症病人的死亡率从18.5％降至5.7％，每人平均总住院时数从240小时降至228小时，每次医疗费用也从10万2千元左右减少到7万3千多元。「败血症智慧决策作业系统」也获得2019年医策会及国家品质标章。

陈健骅表示，目前这套软体建置在HIS病历管理系统，已全面导入至国泰医疗体系中使用，未来也希望能推广至其他医院，全面提升败血症病人的照护品质。

●AI纾解急诊壅塞　降低病人短时间再返诊

为缓解急诊人满为患，台大医院也展开3年计划，透过AI解决急诊壅塞的情况。位居台湾医界龙头，台大医院急诊部平均每天收治300名左右病患，这还不包括在急诊室暂留、等待住院的病人，加总起来可能多达400多人。

台大医院急诊医学部主治医师王晖智表示，医师评估状况稳定、从台大急诊室返家的病人，平均约4％的人仍会在3天后回诊，可能是身体状况还没完全好转，或者是出现新的问题、甚至病情恶化，也有不少病人是因为不清楚病情的进程，误以为疾病还没治愈或变严重，实际上属正常现象不需回诊。

因此，台大医院研发以系统预测病人短时间内返诊的机率，且根据过去资料可以初步判断病人可能返诊的原因，有助医师事前加强卫教或提醒医护人员是否将病人延长留院观察、安排住院，减少病人返诊的机会。

例如大人扁桃腺发炎或儿童感冒发烧挂急诊，回家吃了药还是持续发烧。但以扁桃腺的疾病进程来看，一般会发烧4～5天；儿童感冒也可能在1、2天内反复烧退，只要食欲、活动力都正常，基本上就不须回诊。

如果病人同时有许多共病，也容易再回诊。王晖智表示，失智或中风病人假使感染肺炎挂急诊，即使治好了，短时间可能又再因饮食不慎、呛到，引发肺炎而回诊。这时若能透过系统事前预测，医师就能考虑是否安排病人住院，进一步给予饮食及吞咽训练及卫教，甚至考虑放置鼻胃管。

透过AI智慧也能解决急诊壅塞的情况，协助检伤分级、病历鉴别诊断及预测短时间再回诊的机率，有望改善急诊人满为患的现况。(图/陈德信摄、康健杂志提供）

●急诊病床如小病房　智慧手环、平板电脑取代生命征象监测仪器和病床呼叫铃

另外，现阶段急诊检伤分类通常由资深护理人员进行评估，将来导入人脸辨识系统，便可透过观察病人脸色、面部活动等，辅助判断病人是否休克、贫血或中风；还有输入病历，预测病人可能罹患的疾病，加速医师鉴别诊断。

而病人照完X光，一旦AI判读可能有高度风险，例如气管内管错置会有立即生病危险、鼻胃管错置也可能引发肺炎、呛伤、导致呼吸衰竭，都能立即发出警示，提醒医师尽快处置，尤其急诊病患多，以往光是照X光到判读完毕，往往得花40～60分钟。

此外，台大医院急诊部也研发导入物联网（IOT）技术，如病患手环及床头平板电脑。王晖智解释，因应许多病人得在台大医院急诊室长时间停留，却不像病房有仪器可即时监测病人生命征象，也没有病床呼叫铃，因此，透过智慧手环就能监测病人的生命征象，床头设置的平板则除了取代呼叫铃，也能改善病人、家属与医护的联系，医护人员可以透过平板提醒病人、家属需注意的事项；而病人、家属也可以透过平板向医护人员传达病情及提出问题。

王晖智表示，急诊室如同短暂的病房，必须设法提供如同病房般的设备和照护，但急诊业务量大，且急诊医师非专科医师，较常处理性症状，对于慢性病或特殊疾病的照护可能没有一般内科或专科医师来的熟悉，因此借由大数据分析能辅助急诊医护人员提供病人最好的照护。

今年是这项计划的第一年，正在进行资料模型测试，若达一定准确度将可正式上线，期望未来能推广至其他医院。