借助人工智慧  預防手術中併發症

Dr. Wang Ming-Jiuh, director of the Department of Anesthesiology at National Taiwan University Hospital (NTUH).

以人工智慧(AI)科技輔助重症照護,對於長期的疾病預防、手術中的重要決策,都可能產生救命效果。善用人工智慧,能幫助醫療人員找到疾病生物標記、辨別目標分子、發現候選藥物、加速臨床試驗,甚至持續追蹤並且預測流行病的爆發。

臺大醫院麻醉部主任王明鉅醫師說,人工智慧科技與麻醉醫師之間彼此協力,可能創造明顯的效益。「數據蒐集是人工智慧技術關鍵部份,」他說:「麻醉醫師在手術中及手術後會持續每秒監測患者情況,為每位患者累積了大量數據。」

臺大醫院是人工智慧輔助低血壓預測指數(HPI)的早期採用者。這種指數能預測患者低血壓情況。在接受非心臟手術的病人當中,術中低血壓 (IOH) 發生率超過 25% ,它常引發不良結果,甚至導致死亡,尤其是高風險病人。

「未來,HPI可望成為手術中麻醉照護的治療標準,」王明鉅說:「有HPI的支援,每一位病人都能受益。預測低血壓情形,有助減少休克發生率。」

王醫師解釋說,這種技術每20秒會更新一次病人的HPI參數值,為手術中、後的低血壓情形提供了預測洞察。醫生可依照這些資訊,決定是否以輸液或藥物做介入處置,穩定患者血壓,避免傷害。

多項研究顯示,AI輔助監測與減少患者低血壓情形有關。最近臺大醫院麻醉部主治醫師賴芝潤進行為期一年的研究發現,利用HPI的患者,術後病情明顯改善。研究初步結果顯示,與沒有HPI資訊做指引的對照組相比,HPI標準程序介入組的術中低血壓及嚴重併發症情形,都大幅減少。

Dr. Lai Chih-Jun, attending anesthesiologist at NTUH.

賴醫師說:「這種創新醫療科技能明顯減少手術進行中病患發生低血壓的情形,以及心血管、肺部併發症。」

賴醫師的下一個研究,對高風險心臟及一般手術中利用HPI。新研究將包含更多生物標記與參數,呈現HPI怎樣改善病人術後情況。

這技術雖能救命,由於臺大醫院麻醉部預算有限,證明疾病預防效果也有其難度,目前科裡只有兩台具有HPI功能的設備。賴醫師很清楚採購成本是個問題,打算在新的研究計畫中,納入HPI整體科技的成本效益計算。她回顧去年研究成果,認為新研究將會顯示:即便HPI成本高昂,仍具醫療經濟效益。

「病人要支付醫療器材費用,但器材有助預防併發症。」她說:「這表示最終仍會產生健康、經濟上的效益,但需要證明確實有效。」

要購置具HPI功能的設備,須做前期資本投入,減少併發症能減少醫療負擔,省下的花費,可用來彌補初期投資成本。王明鉅也指出,對疾病預防創新技術的投資,涉及對醫療照護本質的省思,目前台灣對於智慧醫療應用,尚未訂定明確的給付制度。

「健保制度的經費,主要用在治療,欠缺對預防的關注。」他說:「我們如果在預防工作上投入更多,就有更多經費讓病人取得創新藥品、醫材。」

王明鉅以慢性腎臟病為例,「每年台灣有超過9萬名病人要洗腎,一年光是這個病就要花超過500億元,對健保而言是一大負擔,讓我們在腎病預防工作上難有作為。」

王明鉅體認人工智慧醫療監測對救治病人的效益,期盼健保署改革政策,讓更多病患享有更優質照護,他說:「病人若瞭解這種科技,可能願意自付差額,因為它讓手術更有品質、更安全,病人也更可能早日康復。」

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