醫療人員踏上AI之旅 中榮催生4大重症應用 蔡騰輝 2020-11-20 病房內的科技導入、AI演算法都改變了醫療流程，或有提升醫療效率，更重要的是提升病人安全和治療成效。台灣智慧醫療與照護產業科技與服務發展得如火如荼，無論是新創或是中大型公司，都積極與醫療院所共創、瞭解臨床需求，各家醫院都有不一樣的特色專科與服務聚焦項目，台中榮民總醫院(以下簡稱中榮)2020年除了針對COVID-19(新冠肺炎)疫情，有許多科技應用，在人工智慧(AI)的影像、語音、生理數值等分析應用上，也許多計畫執行中。
醫療人員踏上AI之旅 推醫院轉型一臂之力 中榮院長許惠恒表示，朝向智慧醫院發展、擁抱AI的過程中，人員的基礎訓練相當關鍵，從2019年開始，中榮的醫師、護理師、藥師、資訊工程師、營養師也有參與人工智慧學校的技術與經理人班，以及東海大學與資策會6個週末的訓練，這1~2年來，共有120多位同仁參與，順利畢業後，學費由醫院補助，就是希望能陸續培養技術與觀念人才。由上而下地瞭解AI、剖析科技潮流、學習策略、制定發展方向、重要的疾病醫療照護認證、高齡長照等以榮民為重點的服務顧群、新興傳染性疾病、重症智慧疾病照護，重症分流、即時診斷，等技術與目標融合，都能有效分配醫療資源。近期與公私單位協力合作的重症醫療主軸4年計畫，就從急性腎衰竭(Acute Renal Failure；ARF)、敗血症、瞻望症、重症護理等4大區塊著手，收集過去幾十年的重症資料，以機器學習(ML)提供及早診斷與判斷，再以視覺化管理等方式，與戰情室相連，加速醫療服務效率，同時縮短病人住院天數，也能持續服務急症病人。
整合性的AI更能改變醫療行為 針對醫療影像的應用，許惠恒認為整合性的數據分析應該獲得更多的注目與落實，包括住院病人入院的頭12~24小時照護最為關鍵，都能有效避免突然休克、住進加護病房、猝死的機率；而這題目也在人工智慧學校(AIA)選題與發表，從10多萬筆氧氣濃度、呼吸、血壓等參數的資料收集，以機器學習提供提早預警，不同數據有不同權重。強調「做得夠好的醫療AI，就是要影響醫療行為」的許惠恒說，警示AI能夠優化醫師的工作流程，比方說，過往查房都是從第一床、第二床開始；而現在AI幫忙打分數，給病人2~15分的分數，7分以上就代表病情有快速惡化的可能，也因此醫師現在就可以從分數、危險機率較高的那幾床開始查。也著實減少非預期的轉送加護病房與休克的數量。除了由上而下的科技導入與選題以外，中榮也相當注重與由下而上，也就是從第一線工作當中的診斷、效率、流程改善來出題，目前就有30~40個提案，由專家、學校教授、醫師組成委員會，進而收斂執行9個題目影像、智慧輔住決策相關的專案。
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