北醫數位化醫療加入AI人工智慧,延長腦中風救援時間、預測病況更精準

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【華人健康網圖文提供/常春月刊】近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個10年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。

北醫數位化醫療加入AI人工智慧,延長腦中風救援時間、預測病況更精準
北醫數位化醫療加入AI人工智慧,延長腦中風救援時間、預測病況更精準

臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入常春月刊智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」

延長腦中風黃金救援時間

動脈取血栓,數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。

北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。

重症照護平台,提早預測敗血症機率

而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。

陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。

智慧藥盒,安心用藥零風險

當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。

北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。

北醫數位化醫療加入AI人工智慧,延長腦中風救援時間、預測病況更精準
北醫數位化醫療加入AI人工智慧,延長腦中風救援時間、預測病況更精準

智慧藥櫃,提升藥品管理效率

此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。

這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。

數位治療需達到精準預防的效果

隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。

陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。

比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。

而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。

數位孿生概念,是智慧醫療的願景

不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。

他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。

此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。

未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。

本文摘自《常春月刊》454期

文章來源:※本文由《常春月刊》授權報導,未經同意禁止轉載

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