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《新創動態》臨床數據結合X光影像即時預警 重症殺手難再隱形!
2024-08-23

臺中榮民總醫院趙文震科主任的團隊攜手東海大學AI中心開發一套人工智慧輔助診斷系統,能模擬醫師專家診斷模式,透過臨床數據與胸腔X光影像,精準判斷病人是否罹患急性呼吸窘迫症候群(ARDS),不僅大幅提升診斷準確率,更能協助醫療人員即時介入治療,有效降低重症病患死亡率。

急性呼吸窘迫症候群:重症病房的隱形殺手

急性呼吸窘迫症候群是重症病患常見的嚴重併發症,死亡率高達四成以上,但症狀複雜且易被忽略,即時診斷並不容易。現行診斷方法依賴醫師經驗,結合臨床數據與X光影像判讀,缺乏客觀標準與即時預警機制,可能導致延誤治療,錯失黃金搶救時機。

精準揪出ARDS,助醫護即時介入

此診斷系統整合兩大關鍵技術,精準判斷ARDS:

  • 臨床數據自動分類模型:分析1,822例個案的臨床數據,包括血液檢查結果、呼吸器數據、生命徵象等多項指標,再透過機器學習演算法,自動從這些數據中提取出與ARDS高度相關的特徵,並建立起一個預測模型。這個模型能根據病人的臨床數據,迅速判斷其是否罹患ARDS,準確率高達九成以上。
  • 胸腔X光影像結合臨床數據自動分類模型:首先對胸腔X光影像進行分割和增強處理,提升影像品質。接著,利用深度學習技術從影像中提取出與ARDS相關的特徵,如肺浸潤、積水等。最後,將這些影像特徵與臨床數據結合,建立一個更全面、更精準的呼吸狀態自動分類系統。實證數據顯示,這個結合影像與數據的模型,其診斷效能優於僅使用臨床數據的模型。

透過這兩個模型的整合,該系統能模擬醫師的診斷思維,綜合分析各項數據與影像特徵,提供客觀且精準的診斷依據。此外,不僅能協助醫療人員即時辨識ARDS,更能針對不同嚴重程度的ARDS提供治療建議,如及早介入保護性通氣策略、減少使用肌肉鬆弛劑、即時執行俯臥通氣治療等,有助於降低重症病患的死亡率。

AI輔助診斷,守護全民重症醫療照護品質

趙文震科主任表示,這套系統目前已成功整合至臺中榮總的醫療資訊系統,並實際應用於臨床,有效提升整體醫療效率。未來,團隊將持續精進系統,並與其他醫療機構共享數據,提升全面ARDS照護品質。


詳細資訊→人工智慧輔助診斷急性呼吸窘迫症候群|臺中榮總趙文震科主任|第20屆國家新創獎

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