高雄醫學大學陳浩瑋醫師與國立中山大學高崇堯教授團隊成功研發出人工智慧尿酸成分結石預測系統，可利用腎結石病人初診基本資料、抽血及驗尿共 8 項簡單臨床資訊，在結石治療介入前即能快速、精準預測結石成分是否為尿酸，讓醫師能精準抓出尿酸結石病患，給予藥物溶解，而不需手術與體外震波，減少醫療資源的浪費、病患的不便與治療風險。

AI 突破傳統限制，精準預測結石成分

腎結石疾病在全世界大約有 10 -30% 不等的盛行率，國內結石盛行率大約 10%。根據結石疾病的流行學，約有 85% 的結石是含鈣（草酸及磷）、 15% 的結石是尿酸，另外相當少部分由其他成份所形成。目前臨床上要得知泌尿道結石的成分，需要手術取出結石或病人接受過體外震波後，尿出結石後，再將結石在紅外線繞射儀器下執行成分析檢查。
本技術分析1000筆以上結石手術病人初診基本資料、抽血及驗尿共 8 項簡單臨床資訊（尿液 Ph 值、菌尿、血液肌酐酸、年齡、性別、身體質量指數、糖尿病、痛風），作為人工智慧模型的建立樣本，預測AUC為93%，準確預測泌尿道結石病人之成分是否為尿酸成分。

簡單、快速、方便、便宜解決目前醫療難題

產品使用流程
(1) 病人初診收集基本資料、尿液、血液肌酐酸。
(2) 醫師輸入醫療資訊到系統伺服器所提供的網頁使用者介面。
(3) 系統伺服器將資料傳送到後端的人工智慧模型，一秒運算回傳結石為尿酸成分的機率。

陳醫師表示，此技術可望大幅改善尿酸結石病患的治療流程，以往尿酸結石患者多需接受手術或體外震波治療，不僅有侵入性風險，也可能造成病患疼痛與不適。若能於治療前準確診斷結石成分為尿酸，則可改以藥物溶解治療，減少病患的痛苦與醫療資源的浪費。未來將持續精進人工智慧模型的效能，並推廣應用至臨床上，期能提升泌尿道疾病的診斷率與治療效益。

詳細資訊→人工智慧尿酸成分結石預測系統|高雄醫學大學陳浩瑋主治醫師|第20屆國家新創獎