长庚、荣总到台大都拥抱AI,不只急诊救命更能找出心脏危机

心电图图片通过AI模型分析,不用1秒钟,你我未来1~3年、5年,甚至10年内,因心血管疾病猝死风险数字一一现形。这不是虚拟世界的未来想象,而是林口长庚医院最快于2022年第一季全院落地的超有感人工智能应用。

第一站 新北林口长庚纪念医院

它像死亡笔记本,一秒算出你一年猝死率

“用120元的基本心电图,就可以很精准知道未来1、2、3年会死亡的几率,满准的,有点像死亡笔记本!”林口长庚医院医疗人工智能核心实验室主任郭昶始说。

林口长庚医院副院长温明贤解释,一般的心电图只能知道有没有心室肥厚、心房扩大、心率不齐或心肌梗塞等问题,没办法有更多客观证据提示心血管健康风险,甚至一年死亡率。但林口长庚以过去170万名病患、近600万张心电图为基础,历时一年研发后,现在可模拟预测猝死的极可能原因。 “连10年后是死是活都能知道,目前准确率达89%,真的是死亡笔记本。”他说。

郭昶始不讳言,跟病患说死亡数字实在太可怕,预计2022年第一季导入医院后,会转换成健康高、中、低风险群体,初步先挑出高风险者让心脏科医师特别注意。

第二站 新北亚东纪念医院

速读胸部X光,看出急诊优先处置4疾病

下一站,我们走进新北市亚东纪念医院放射部图片医学科医师郭冠宏个人AI实验室,这里藏着亚东医院通过与广达合作开发的智慧胸腔X光AI系统、自行开发的脑部计算机断层AI辅助系统。

以最大宗的X光检查来说,门诊医师开检查单、病患照X光,哪怕片子只需5分钟就出来,但按照既有流程,病患等下次回诊看图片报告,通常是7天后的事。问题来了,包括气胸、气腹、气管内管位置过深等紧急情况,未必能第一时间知道。

幸运的是,亚东医院现在有开发四年、上线使用超过一年的智慧胸腔X光AI系统,仅约10分钟,诸如气胸、气腹、首发肿瘤、气管内管插太深4种特别严重的病况,就无所遁形。

第三站 台中中国医药大学附设医院

1小时快检细菌种类,精准投药抢救濒危感染者

“AI落地,自己先要使用,自己都认为不好用,要卖给谁?”在中国医药大学附设医院院长周德阳的眼中,自家团队历时两年集研发大成、2021年底最新在台中院区全院上线的“智抗菌平台”,绝对有杀手级应用潜力。

很多人不知道,细菌感染夺走的人命比癌症还多,这是因为传统医学上要知道感染细菌的时间太慢。原来,每家医院要通过抽血、细菌、抗药性培养,加起来需要3天时间。

现在中国医大附医则通过质谱仪结合AI分析,从细菌蛋白的位置与波形,不仅能预测是26类细菌种类中的哪一种,还能通过平台系统确认该细菌有没有抗药性,检测时间能从72小时缩短到1小时,准确率平均达85%。

第四站 台北台大医学院附设医院

钙化检查新利器,0.4秒分析心脏潜伏危机

如果说林口长庚医院的“死亡笔记本”,是预测你未来10年发生心血管猝死的几率,那么台大医院的心血管AI模型,则是抢在鬼门关前一步拦截,让病患赶紧治疗。

台大医院心血管中心心脏检查室主任王宗道率团队研发出两套系统,都是针对国人第2大死因“心脏疾病”而来。 “冠状动脉计算机断层全自动血管管腔分割系统”利用AI更快侦测冠状动脉阻塞,“心包膜、主动脉分割及心血管风险自动分析一站式AI模型”则是看心脏脂肪与血管钙化程度。王宗道指出,这些模型都在做病患的风险管理。 “区分风险后,医学不只预防发生、防患未然,甚至要能更积极的矫正、逆转。”

第五站 台北台北荣民总医院

找脑瘤比医师快,侦测只需1分钟、准确率达96%

台北荣民总医院已经发展智能医疗超过五年,目前也有四个科别开设AI辅助门诊。2021年中“医疗人工智能发展中心”正式激活,宣示台北荣总全力拥抱AI医疗的企图。

“AI脑肿瘤诊断系统让医师从5~10分钟阅片,缩短到只要1~2分钟,但问题不只在时间。”台北荣民总医院副院长兼医疗人工智能发展中心主任高寿延指出,AI落地后,更关键处在于其模型运算创建在医学证据上,而非仅人为判读,并且当图片判读与执行治疗医师不同时,可以更清楚对焦并讨论彼此认知,据此订出最适切的治疗计划,避免医、病之间的信息不对称,有机会做到共享决策,甚至未来能通过远程医疗,补足医疗人力短缺问题,在医疗资源缺乏的偏远地区落地应用。