脫離呼吸器是重症患者康復的重要一步，但傳統拔管時機的判斷往往依賴醫師經驗，存在不確定性。彰化基督教醫院黃國揚醫師領銜的研究團隊，開發出AI Weaning預測模型，透過分析患者的生理數據，精準預測拔管成功率。此模型不僅能減少醫療人員的工作負擔，更能降低患者因拔管失敗導致的併發症風險，為重症醫療帶來革命性的變革。

AI Weaning預測模型：用數據驅動精準醫療，提升拔管成功率

傳統的淺快呼吸指數(RSBI指數)在拔管預測上存在特異性不足的問題。彰化基督教醫院的AI Weaning預測模型則克服了這一限制，透過分析患者呼吸器的時間序列變化數據，提供更準確的拔管建議。

彰基團隊以AIoT方式連續不間斷監測呼吸器中的六個重要參數： 潮氣容積Vte、呼吸速率RR 、最大呼吸道壓力Ppeak 、平均呼吸道壓力Pmean、呼氣末期正壓 PEEP、 吸入氧氣分壓FiO2等數據，累積超過７年的數據，對照拔管的成功率進行機器學習，打造一款監測儀表板，每三分鐘就可以提出一個預測值，透過連續性的預測結果作圖，可顯示病患脫離呼吸器成功率的趨勢變化，告訴醫師這個病患當下拔管後48小時內的成功率，目前導入彰基醫療體系，預測準確度達94%。
此模型的優勢在於：

• 高準確度： 經過臨床驗證，AI Weaning預測模型在預測拔管成功率方面表現優異，能有效降低拔管失敗率。
• 簡化流程： 模型僅需呼吸器數據，操作簡便，可快速整合至現有醫療系統。
• 提升效率： 透過精準預測，醫療人員能更有效地安排拔管作業，提高工作效率。

黃國揚醫師專訪：AI Weaning預測模型將改變重症醫療的未來

黃國揚醫師表示，AI Weaning預測模型的成功，證明了AI技術在醫療領域的巨大潛力。透過數據驅動，能更深入地了解患者的生理狀態，並提供更精準的醫療建議。這不僅有助於提升患者的治療效果，更能減輕醫療人員的工作負擔，實現智慧醫療的願景。

黃醫師強調，AI Weaning預測模型的開發，是彰化基督教醫院在智慧醫療領域的長期投入所取得的成果。未來，團隊將持續優化模型，並擴大其臨床應用範圍，為更多的患者帶來福祉。

詳細資訊→AIoT智慧連網脫離呼吸器系統：以提升準確性、效率和病患安全的新方法|彰化基督教醫院黃國揚主治醫師|第20屆國家新創獎