人工智慧醫療新進展!疾病診斷、抗藥性預測 智慧醫療五大策略

隨著科技進展醫療與人工智慧結合已成趨勢,從最基本的門診、住院、手術、檢查都跟 AI 息息相關。2021 年的醫療科技展中,各家醫院展現前瞻科技與醫療結合的新脈動,不論是用心電圖就能篩檢出心臟衰竭,還是智能抗藥性細菌快速預測,甚至到各種疾病的判讀都與新科技結合,專家強調:「所有 AI 設計目的不是為了比醫師厲害,而是藉由輔助角色達到更好的醫病關係。」

人工智慧結合心電圖有效篩檢心臟衰竭!無症狀也篩的出來

過往許多疾病判讀仰賴醫師的專業經驗或是個人技術,如今藉由 AI 技術輔助,不僅有效降低檢測的時間外,也能讓病患權益大大提升。

長庚醫療人工智能核心實驗室將人工智慧應用在心臟衰竭篩,做一張簡單的心電圖,就能篩檢出早期或甚至是無症狀的心臟衰竭患者,林口長庚醫院溫明賢副院長表示:「心臟構造或功能異常,造成肺部或身體循環充血,導致一連串的症狀出現,血中生物標記–排鈉肽蛋白也隨著升高。」

過往在臨床上運用心臟超音波衡量心臟泵血的能力,如今運用 AI 心電圖預測軟體分析心臟收縮分數,同時也可發現心室功能異常,假設此病患能早點接受篩檢,或許一張心電圖就能讓他在症狀未出現前就能及早接受治療。

AI 加速臨床醫師診斷白血病!把握黃金治療期

不只是在心臟衰竭上的診斷,台大醫院也將人工智慧結合在白血病的判讀上,由於血癌疾病變化的速度極快,平均 3-6 個月可能可能急速惡化,往往患者在等待病理報告的期間可能病情復發甚至惡化。

因為過往過診白血病以前利用流式細胞儀,仰賴醫師分析資料判讀需要手動分析,不僅費工耗時加上判讀人才缺少,往往在判讀時間短則兩星期長達一個月,過程中影響血癌患者治療的黃金時間。

台大醫院血液腫瘤科柯博升醫師表示:「從台大醫院內的研究發現,若是檢驗報告延遲是會影響患者預後,存活率至少影響到八個月以上,所以藉由 AHEAD-flow 用人工智慧的方式變成一個自動分析,沒有要取代醫師,而是幫助把時間縮短。」目前正在申請取得美國 FDA 、台灣 FDA 認證,預期幾個月到1-2年有結果。

整合現行檢驗流程!一小時提供抗藥預測結果

除了疾病的檢測之外,中國醫藥大學也著重在數位醫療的轉型,最成功的案例為智能抗藥細菌預測,中國醫藥大學智慧醫療創新中心主任游家鑫說:「 WHO 認為沒有好好使用抗生素的原則下,可能在 2050 年因為超級細菌而感染死亡,為了解決這樣的困境上,透過 AI 來加速改善。」

醫學檢驗為了符合抗生素使用原則,需要有實驗室的證據開到後線管制抗生素,現行流程需要等2-3天,過去文獻指出每拖一個小時給正確的抗生素治療死亡率會上升 7.6 %,若是能縮短這樣的流程讓醫師即早知道用什麼藥才是最好。

經過討論研究利用檢驗質譜儀與機器學習模型,可達到一個小時內針對細菌抗藥性進行預測,除了有效縮短臨床檢驗流程外,也能夠同時減少抗生素濫用造成的問題,加速醫療數位轉型。

醫療與人工智慧幾乎是無法脫離,尤其是在後疫情時代下,智能科技用於醫療照護的比重只會越來越重要,生策會也在醫療科技展中提到智慧醫療的五大策略:

  • 建構遠距醫療照護環境
  • 推動智慧醫療及照護品質管理
  • 發展智能醫院照顧模式
  • 建構醫療機構資訊整合機制
  • 推動藥事服務用藥安全管理

藉由人工智慧的幫助下促進醫療人員及醫病之間的關係,最大的目的也是希望達到患者健康的福祉。

文、圖/王芊淩

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