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。
NEW  2024年度精進成果
除在急診全天候落地使用心電圖人工智慧輔助判讀外,本院並以已開發完成之AI輔助心肌梗塞及12項心律不整心電圖診斷系統,結合個人化心電圖機裝置及雲端資訊傳輸,成為一完整AIoT(Artificial Intelligence of Things)網絡。使患者在到院前的救護現場、救護車上或沒有足夠專業人力的偏遠醫療站即可獲得正確診斷及專業醫療建議,而一般民眾也可應用此系統在居家環境進行自我檢測,減少因延遲就醫而產生之可能併發症。團隊與台中市政府消防局合作的“中台灣AI救心網”計畫,藉由簡化型的心電圖貼片取代傳統十二導程電極讓第一線救護員更方便使用,並在心電圖執行完畢後即時將AI判讀結果回傳到救護車配備的平板電腦或手機通訊軟體上。根據消防局統計,在112年到113年6月間就診斷了1998筆心電圖,搶救了53名STEMI須接受緊急心導管的患者。
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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