臨床新創 - 創新醫護服務
24/7急性心肌梗塞智能輔助系統
2020-12-23
張坤正副院長團隊/中國醫藥大學附設醫院

張坤正、王宇澄、陳科維、王帝皓、蘇美芳、謝柏欣、楊榮林、蔡秉岳

急性ST段上升心肌梗塞(STEMI)醫療準則建議病患踏入急診,到心導管恢復心臟血流時間(D2B)應在90分鐘內。統計本院發生D2B時間超過90分鐘時,所遭遇之主要瓶頸有二:1) 部分STEMI病患症狀不典型,導致心電圖檢查延誤;2)心電圖沒有即時正確判讀,延遲啟動心導管。本專案導入人工智慧(AI)輔助心電圖診斷及智慧化資訊提醒高風險病患及早做心電圖檢查,來改善此問題。
本專案開發AI自動診斷STEMI心電圖,並依據ASAP score: Age、Sex、Atypical presentation、及Past history來篩選以不典型表現的高風險病患,若電腦系統判斷風險 ≥3分,則急診電腦自動跳出視窗提醒執行心電圖檢查。
目前統計109年6月9日至10月04日間初步成果如下:
1) 快速診斷STEMI:急診共執行21035份心電圖檢查,系統發送213通AI診斷STEMI簡訊,有171份心電圖確診為STEMI,42例為偽陽性個案,準確度高達81%。
2) 縮短D2B時間:STEMI的D2B中位數時間,和導入AI前6個月比較,D2B時間由61縮短為53分鐘。
3) ASAP score 篩檢高風險病患:共有4位STEMI病患以不典型症狀表現,與導入前5/1-5/25比較,執行心電圖時間從29縮短至6分鐘。

本院首度導入AI於急診心電圖判讀,搭配資訊系統提升,提供STEMI病患最即時、充分與有效的醫療照護。我們相信運用ASAP score與AI輔助STEMI心電圖判讀系統,能夠全年24小時提供心臟科等級STEMI病患心電圖判讀與檢傷系統,提升病患照護品質。

評審推薦
1.藉由AI自動診斷STEMI心電圖,並依據ASAP score篩選高風險病患,可改善急診檢傷分類及縮短D2B時間,具臨床價值。
2.已有學術論文發表,目前專利申請中,若模組技術成熟且專利保護完整,極具發展潛力。
2023年度精進成果
本項“24/7急性心肌梗塞智能輔助系統”自於急診及院內系統落地實施以來已內化為第一線醫師診斷心肌梗塞的重要工具,每天點擊使用次數超過200次,準確率可達99%。其中包括可辨識 12 種心律不整的“心電圖 AI 輔助判讀系統”、“STEMI AI 輔助心電圖判讀系統”的相關成果分別發表在國際期刊: Canadian Journal of Cardiology (2021)、European Heart Journal-Digital Health (2021)、Mayo Clinic Proceedings (2022)。系統的相關專利「心房顫動預測系統」已於 2020 年 8 月取得,此外也與長佳智能進行商品化合作並於2021年12月取得衛福部醫療器材許可證。我們的團隊並積極推廣跨國合作,配合新南向政策與馬來西亞 (Queen Elizabeth Hospital, Kota Kinabalu)、汶萊等地的醫院洽談合作計畫,除開拓國際市場外也將臺灣經驗分享給世界。
團隊簡介

張坤正

學歷

博士

現職

1) 中國醫藥大學附設醫院內科系副院長

2) 中國醫藥大學醫學系教授

經歷

1) 基隆長庚醫院心臟內科主治醫師 (82/8/1-83/6/30)

2) 高雄長庚醫院心臟內科主治醫師 (83/7/1-85/6/30)

3) 中國醫藥大學附設醫院心臟科主治醫師 (85/7/15-迄今)

4) 美國約翰霍普金斯大學心臟科客座助理教授 (94/4/1-96/7/31)

5) 中國醫藥大學附設醫院心臟科主任 (96/8/1-104/7/31)

6) 中國醫藥大學附設醫院心臟血管系系主任 (104/8/1-迄今)

7) 中國醫藥大學附設醫院內科部副主任 (106/11/14-106/12/31)

8) 中國醫藥大學附設醫院內科部部主任 (107/1/1-迄今)

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