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透析革命: 利用 iRR洞察檢索識別模組與先進感測打造未來精準透析
2025-01-14
蔣榮先教授團隊/國立成功大學

蔣榮先、劉冠宏、張敬萱

首先,關於透析安全,團隊以透析休克傳統機器學習模型為基礎,導入Insight Retrieval & Recognition (IRR)洞察檢索與識別模組,使人工智慧模擬醫師臨床思考及判斷的模式,有效增進各模型效能。iRR讀取病患個人病歷,找尋過去不良事件的臨床情境和各項參數並與當前臨床情形比較,達成個人化且精準地預測透析病患發生洗腎休克的風險,提升許多基礎AI模型的預測力。為了因應全球極端氣候,亦提升模型精準度,本團隊過去研究證實環境低溫會增加透析休克的風險,因此模型更納入病患室內外溫度暴露,更進一步改善預測結果。 此外,針對透析效率,團隊應用奈米量測技術掃描式電移動度粒徑分析技術(Scanning Mobility Particle Sizer, SMPS)於透析廢液中的中大型尿毒素分子檢測,即時且非侵入性監測洗腎毒素排除;此技術量能不僅能直接提供中大型尿毒素分子洗得乾不乾淨的資訊,更能提供每位病患的中大分子尿毒素累積數值,達到個人化精準診斷與治療。 在安全與效率看似矛盾的臨床難題間,結合最尖端的技術與創新應用達成洗腎安全與效率的平衡,讓病患能洗得更安全、洗得更乾淨。

評審推薦
1.以傳統機器學習模型為基礎,導入iRR洞察檢索與識別模組,使人工智慧模擬醫師臨床思考及判斷的模式,有效增進各模型效能。
2.針對透析效率設計「即時毒素檢測系統」,結合掃描式電移動度粒徑分析技術,即時且非侵入性監測洗腎毒素排除,確保治療之安全和效率。
3.模組已在成功大學附設醫院實地部屬運作,並完成初步技術驗證,具臨床實用性。
團隊簡介

蔣榮先

學歷

美國 \ 美國密蘇里大學 \ 電機暨電腦工程所 \ 博士

現職

國立成功大學\資訊工程系\特聘教授 暨 國立成功大學醫學院附設醫院 \ 健康數據資源中心 \ 執行長

經歷

國立成功大學醫學院附設醫院 \ 健康數據資源中心 \ 執行長 (2020迄今)

美國 \ 系統生物學研究院(ISB) \ 合聘教授 (2012迄今)

國立成功大學 \ 資訊工程學系 \ 教授 (1999迄今)

國立成功大學 \ 醫學院老年學研究所 \ 兼任教授 (2017 ~ 2020)

國立成功大學醫學院附設醫院資訊室 \ 主任 (2019 ~ 2019)

國立成功大學 \ 計算機與網路中心 \ 主任 (2013 ~ 2019)

工研院 \ 電通所 \ 研究員 (1995 ~ 1996)

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