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陳適安:藉由早期預測模型,警示腎臟、敗血及呼吸重症

2022-05-19
分類 : 原生現場
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台中榮民總醫院院長陳適安

智慧醫療研討會台北場 會後報導


西元 1816 年法國醫生 René Laennec 發明聽診器,主要利用一根長的捲紙管,一端貼在患者背後,另一端套在醫生耳朵上,藉此聆聽患者的肺音。反觀今日,聽診器已結合智慧型裝置,不僅將患者的心音與肺音傳遞給醫生,且一併執行 AI 運算,預測幾年後有無罹患心臟病風險,前後差距極為巨大,益發讓人對智慧醫療充滿期待。

台中榮民總醫院院長陳適安表示,2021 年他參與生技產業策略諮議委員會議,會中針對後疫情時代 AI 未來發展趨勢擬出四大方向,分別是完善產業生態系、建構健康 Big data 平台、跨域與防疫科技創新,及強化國際連結,期望讓台灣加速邁向精準創新、健康永續目標。

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綜觀當前全球智慧醫療生態系,可看到許多新創公司開枝散葉;進一步深究他們的經營重點,主要以影像為大宗,接著依序是藥物開發、治療計畫、醫院流程、穿戴裝置及虛擬幫手。陳適安歸納,這些應用蘊含幾個重點,首先是「經濟」,希望透過 AI 與 Big data 科技來提升醫療品質、降低人為失誤、減輕臨床醫護人員的負荷;其餘還包括「遠距/居家」、「精準」(建立在全人基因資料庫與 ATS AI 技術)、「預防」。

針對「經濟」,陳適安舉一個實例。藉由單導層心電圖,再透過 34 層卷積式神經網路,即可有效判讀心房顫動,幫助醫生快速診斷病患的心臟病灶。有關「遠距/居家」,目前以偏鄉地區的需求最迫切,也是衛福部規劃在今年大力推動的重點項目,已於北中南東成立數個遠距醫療團隊;而台中榮總也參與中部團隊,與週邊 4 所區域醫院結盟運作,意在增進偏鄉病人醫療的安全性與快速性。

[ 下載 2022年度CIO大調查報告 ]

在「精準」部份,除利用 AI 加快基因編輯外,也用在藥物開發,利用深度學習(DL)快速辨識真正有作用的化學結構,以利加速開發抗癌藥物、免疫製劑。至於「預防」,最大價值在於罕見疾病診斷,例如透過影像 AI 技術,從幼童的眼、鼻、嘴唇,快速判斷是否具有罕見疾病基因。

以往不少人認為,藉由大量數據餵給多層神經網路,最終產生模型,但中間「黑盒子」究竟如何運作?值不值得信賴?是否侵害病人隱私與違反法規?似乎都有疑問。所幸不管是歐、美或台灣,都藉由法規來逐步解套,讓大家不要繼續陷入黑盒子迷思。

論及台中榮總智慧醫療發展歷程,可說相當輝煌,是全國 21 所醫學中心中唯一兩度獲得醫策會智慧醫院全機構獎的單位,除此之外的重要里程碑,包括在 4 年內幫助 12 所榮總分院成功導入「中榮核心醫療系統」,2020 年成立 AI 工作室、2021 年設立智慧醫療委員會,致力推動人工智慧醫療產學合作與產品之產業化、及精準健康醫療。

更重要的,台中榮總負責執行科技部「臨床資料庫與 AI 之跨域開發及加值應用」計畫,努力落實「AI+HI 智慧重症照護診療系統與跨院實踐新模式」,利用 2015~2020 年共六年時間建立 6,610 萬筆重症照護資料集,依序建置腎臟重症(已完成)、敗血休克、呼吸重症等預測警示模型。

此外台中榮總也參與科技部的「推動台灣智慧醫療聯盟以加速智慧醫材之臨床試驗:聯合臨床試驗流程規劃與合作平台建置」,召集 11 家醫學中心協作,共計啟動 5 個國家型計畫;主要利用跨院聯邦式學習或臨床驗證來建立平台,以加速提升各項 AI 產品,使相關成果能早日申請到專利與 SaMD,進軍國際市場。(文/明雲青)


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: 中榮陳適安
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