臺大團隊研發肺阻塞預測系統 掌握7日內急性發作機率

青年日報社
·2 分鐘 (閱讀時間)

記者黃德潔/綜合報導

慢性阻塞性肺疾病(COPD)是常見的慢性呼吸系統疾病,位居國人第7大死因。科技部今發布研究成果記者會,臺大團隊所研發「AECOPD發作預測系統」,可預測患者未來7天急性發作可能,準確率達93.5%。

慢性阻塞性肺疾病是一種呼吸道長期發炎導致無法恢復之呼吸道阻塞,使氣體無法順暢進出呼吸道的疾病。根據世界衛生組織(WHO)2018年統計,慢性阻塞性肺疾病每年約奪走約300萬人的生命,約每10秒殺死1人,為全球10大死因第3名。

歷經3年的醞釀與實踐,臺大人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心(臺大AI中心)轄下的臺大生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆團隊,結合人工智慧、大數據與雲端運算技術,研發「AECOPD發作預測系統(Acute Exacerbation of COPD, AECOPD)」,蒐集140位COPD病人資料,可以預測未來7天發作可能,準確率達到93.5%。

賴飛羆指出,系統模型包含生活型態、生活環境與臨床等3類資料,透過穿戴式裝置蒐集患者走路步數、心率、睡眠品質等資料,加上安裝在家裡的感測器偵測溫度、濕度、PM 2.5,以及臨床上COPD問卷資料等,為患者提供預防與監測照護。

團隊成員、臺大資工系博士吳佳東解釋,系統特別加入生活型態與生活環境資料,包括Garmin、Fitbit或Apple Watch資料,當系統預測病患發作機率高於0.6,或是平均心率高於100時,風險燈號就可能由綠色轉為紅色,提醒醫師、患者風險升高。

臺大醫院胸腔內科醫師簡榮彥指出,如果病患可以提早知道未來7天急性發作的可能,可以透過調整生活作息、增加走路步數、留意環境的空氣品質,或是用藥調整等,減少病情急性發作。

賴飛羆教授補充說明,醫學上也常用「6分鐘行走測試」評估個案心肺耐力與控制病情,但往往需要護理人員陪同完成,研究團隊這次也透過穿戴裝置、電腦視覺的輔助,把測驗整合到醫院平台,不僅為醫護人員分擔工作、也讓健康照護更全面。

臺大團隊所研發「AECOPD發作預測系統」,可為慢性阻塞性肺病患者提供精準健康照護服務。(科技部提供)