何信瑩

慢性腎臟病為台灣國病之一，需長期透析之人數逐年增加，血液透析常伴隨多種併發症和風險，依據透析診療指引對同類型患者的透析效果也大不同，是以醫師難在透析前給予正確的個人化醫囑和透析參數。儘管自動化醫療物聯網的透析時代來臨，大量生醫臨床數據的建模預測和預警仍是提升透析品質的瓶頸所在。本案研發「智能血液透析決策輔助系統」，以患者當日透析前生理數據和過往透析數據建立的個人化透析模型，可提供併發症(如透析中低血壓)風險和透析成效(如改善貧血)的預測結果，並提供最佳化的透析參數建議和模擬結果，輔助醫師制定適當的透析規劃以避免患者的併發症並提升透析品質。透析模型之開發使用大量透析樣本，每筆樣本有81項原始生化值特徵，利用醫學專業知識與時間序列擴增為1600多項衍生特徵，以何信瑩教授研發的「生醫演化學習平台」進行最佳化特徵挑選、建模、預測、模擬和參數設計，建立透析決策輔助系統，其成效已具臨床實用水準。生醫演化學習平台已先榮獲第18屆國家新創獎，評審推薦具上市潛力，其核心技術已技術授權成立國立陽明交通大學的衍生新創事業(數冠科技)。本案由數冠科技整合AI模型於大同醫護公司之床邊即時透析系統為示範系統，並以新國民醫院為臨床驗證場域。本智能血液透析系統以模組化設計，以因應各醫院不同的透析系統；本案亦獲得研華公司捐助研發雲端透析輔助系統，以因應國內外中小型透析診所所需。