奇美医急诊胸痛AI病情预测准确率9成 节省健保资源

奇美医学中心急诊医学部与该院AI中心合作，透过大数据发展「人工智慧(AI)辅助急诊胸痛预测系统」，准确度达9成。(曹婷婷摄)

奇美医学中心急诊医学部与该院AI中心合作，透过大数据发展「人工智慧(AI)辅助急诊胸痛预测系统」，准确度达9成，目前院内实际运用于临床，为国内急诊医疗AI先驱。

87岁有高血压、慢性肾衰竭、阻塞性肺病史的男子，胸闷近1小时到奇美医学中心急诊，经急诊医学部主治医师张培毅抽血检查，以「AI辅助急诊胸痛预测系统」评估1个月内心肌梗塞机率高达64％，隔天安排心导管检查果真发现2条冠状动脉狭窄，实行支架置放术，如今病人已出院，定期追踪即可。

台湾急诊壅塞是常态，据卫生福利部资料，2019年全台急诊就医高达764万人次，其中，「胸痛」为急诊常见主诉，占所有急诊病人5至20％。胸痛成因可由骨骼肌肉疼痛到致命性心肌梗塞、主动脉剥离、肺栓塞、食道破裂等，此类病情变化快且不易快速预测，即时正确诊断与处置是相当大的挑战。

奇美医学中心急诊医学部主治医师张培毅说，为了给予胸痛病人明确诊断，医师会开立一系列检验检查，然实际上只有小于10％急诊胸痛病人最后被诊断急性心肌梗塞，恣意开立检验检查或安排住院，易造成医疗资源巨大负担。

在此背景下，奇美医学中心急诊医学部发展临床辅助决策工具「人工智慧(AI)辅助急诊胸痛预测系统」，可提升效率、降低误判的机率及节省健保医疗资源耗用。

在医院的支持下，急诊医学部成立一个包含急诊、品质管理中心、AI中心、资讯室的跨领域团队；借由参考医学文献采用了14项(性别、年龄、抽烟史、身体质量质数(BMI)、高血压、高脂血症、糖尿病、慢性肾脏病、心肌梗塞、脑血管疾病、周边动脉阻塞性疾病、肌钙蛋白、肌酸酐、血红蛋白)特征值，以预测急诊胸痛病人并发心肌梗塞及死亡机率。

过程收集奇美医疗体系急诊近十年(2009至2018)8万5254个病人，整合资料导入监督式机器学习技术，建立AI预测模型，准确率可达9成。

张培毅指出，为了实际运用于临床，目前已把预测程式整合到急诊医嘱系统，辅助医师医疗决策，提升医疗效率及品质。此研究成果已发表于2020年国际SCI期刊，迄今，奇美医学中心急诊医学部共有(胸痛、老人流感、肺炎、登革热、脑创伤、高血糖危症、胰脏炎)等7项疾病AI预测系统在使用。