趨勢觀察／AI即時生命監測 智慧醫療新利器 2021-04-21 00:13經濟日報 王皓正物聯網 近年人工智慧（AI）在醫療領域的發展愈發蓬勃，除常見的醫療影像腫瘤偵測、物聯網（IoT）整合穿戴裝置量測身體數據，以及用藥安全偵測外。前一波疫情推波助瀾下，歐美國家在利用AI預測患者人數、所須防護設備，以及院內感染預測等新型應用也逐漸成為顯學。
技術突破 提高病患存活率 對此，全球人工智慧領導廠商SAS，其台灣區總經理陳愷新觀察，隨著5G、物聯網環境逐漸成熟，以及晶片與儲存功能提升，AI已可更高效、極致地發揮運算能力，在醫療場域中未來將會有兩大發展趨勢──「即時生命監測」及「個人化照護」。過往大家多著眼在，利用AI協助醫生判讀大量病歷報告、用藥資訊及影像資料，AI成為智慧書僮，來分擔醫護人員龐大的工作量，輔助做出更好的診療處置。但即使AI做到預測，多是基於回溯性的資料，或是僅做到即時接收，卻無法即時「運算」，更遑論提供即時「預測」的能力。而近日臺北榮民總醫院，已創新地發表「即時血液透析」人工智慧（AI）預判系統。其可即時接收與運算「血液透析儀」──即俗稱「洗腎機」內龐大的連續性生理數值，為腎友找出「個人化」的併發症成因。進而做到幫每個人預判高死亡率的心臟衰竭風險，以提升病患存活率；同時找出病患最理想的洗腎後體重，降低病人得反覆住院、反覆洗腎所造成身心俱疲，真正提高洗腎效率。過往礙於技術限制，只能保留人工抄寫與儀器上回溯型的資料來進行分析，掌握影響併發症的潛在因子資料量有限，每人每年僅約1,500筆。現在，北榮利用AI技術，突破限制，即時運算每位病患高達200組不斷動態變化的生理數值，加上納入北榮大數據中心病歷、檢驗結果、用藥資訊等多元資料，讓每人每年可達近300萬筆的巨量資料進行分析，因而得以有效找出針對「個人量身監測」的異常模式及較適切的脫水後體重值。目前該系統預判透析病患心臟衰竭準確度達90%。得以即時於病患發生心衰竭危機前，搶先發出警報做預先處置；也成功降低80%的理想體重預估誤差率，減少因脫水速度太多或太快，容易造成的血壓下降或休克死亡機率。
數據整合 打造個人化照護 陳愷新補充，像這樣利用AI技術，達到「即時運算、即時預測」，在「毫秒」內就能取得每個人不同特徵與跡象的分析結果，才可發揮生命監測最大的價值。「即刻救援」，甚至因「預知風險」讓狀況未發生前就介入處置，才可杜絕遺憾發生。第二個趨勢，即所謂利用整合多元數據，打造360度個人化健康照護。多元數據涵蓋如臨床醫療數據及真實世界數據，包括IoT裝置身體量測數據、生活足跡、社群媒體資料、購物記錄等等。建立這樣的醫療數據庫後，即可利用AI機器學習分析，從多面向完整了解一個人的身心健康狀況，主動預測個人未來可能發生的疾病，進而做到精準診斷、精準療法及精準監控等目標。陳愷新表示，這樣的概念其實已不遙遠，國外已有公部門用多元數據來預防青少年自殺，例如蒐集人口統計、所在區域、Twitter社交媒體貼文等資料。以自然語言處理技術，判斷青少年發言的內容偏向正面或負面，得出青少年的情緒分數，也整合用藥資訊，有助於提前預警哪些青少年為自殺高危險群。陳愷新進一步舉例美國「內華達州人口健康計畫」。該計畫執行單位打造龐大的數據庫，蒐集包括基因遺傳數據、環境保護局數據、去識別化的臨床醫療數據及社會數據。例如藉此預診出受環境影響易引發嚴重呼吸問題的群眾，在空氣品質變差之前，就進行事前通知，預警他們待在室內等。陳愷新強調，未來醫學是化被動為主動。累積即時、多元數據，透過物聯網環境的建構，加上AI這個重要引擎，不僅可為單一醫療體系加速實踐個人化疾病風險預測，未來也可為群體健康建立「相似病患（Patients Like You）」的珍貴資料庫。國內醫療與公衛產業如能持續緊抓AI的脈動，打造如臺北榮總這樣前瞻的典範案例，台灣的醫療產業在國際地位上，勢必可保持領先優勢。
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