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早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統
奇美_呼吸器團隊_柯獻欽主任(左1)

柯獻欽、王志中、林宏榮、鄭高珍、陳欽明、邢淑珍、宋美儀、陳俊龍、陳佳蓉、林景嘉、周文豪、劉忠峰、沈郁婷、馬于珊

照顧重症患者時,盡量縮短呼吸輔助時間是一個重要的考量,但過早或過晚脫離呼吸器也可能引發相關不良反應。因此掌握適當時機中斷使用呼吸器,在醫療品質與醫療成本上均相當重要。實務上,醫療團隊會以兩階段來評估脫離呼吸器:「嘗試脫離」與「完全脫離」。我們基於文獻與專家經驗,用機器學習法以奇美醫院加護病房(ICU)使用呼吸器病人之醫療大數據,發展【嘗試脫離呼吸器時機】與【完全脫離呼吸器時機】之兩階段AI預測模型,提供各時段評估之參考。奇美團隊自力研發,整合AI、大數據以及物聯網技術,將最佳預測模型實作成應用程式現有醫院資訊系統(HIS)中,包含ICU系統與呼吸照護(RT)系統,並已全面於ICU上線,醫療同仁反映良好。
本系統優勢與效益歸納如下:
1. 呼吸器脫離準預測,全國首創可用在侵襲性呼吸器病人之AIoT預測脫離工具。
2. 實現個人精準醫療,可依個人不同狀況而有精準時機預測,提升醫療品質。
3. 助益醫病共享決策,有量化數據可跟病人家屬討論可能的脫離呼吸器時機。
4. 新創結合商機無限,可與呼吸器廠商合作提供AI呼吸器脫離預測加值功能。
5. 鼓勵國際學研發表,我們將成果分享台灣與全世界,提升我國之學研地位。
6. 已榮獲國家新創獎,本作品已榮獲2020國家新創獎(臨床新創獎)。

評審推薦
1.本案為運用AI機器學習技術,建立脫離呼吸器最佳時機模型,以輔助臨床決策,具臨床需求。
2.系統具有互動功能可調整參數、模擬處置及直接擷取儀器數據等功能,可隨時預測,具有技術優勢,同時可以預測到120小時。
臨床新創獎 創新醫護服務類獲獎
圖一(大數據建立)
圖二(全體病人預測)
圖三(個別病人預測)
柯獻欽
學歷 台灣大學醫學系畢
現職

奇美醫院呼吸治療科兼緩和醫療中心主任
奇美醫院胸腔內科主治醫師

經歷

1.台大醫院胸腔內科總醫師
2.台北縣立三重醫院醫院胸腔內科主治醫師
3.加拿大多倫多大學胸腔暨重症醫學科研究員

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