AI 醫療成果豐碩 南部智慧醫療典範
身為台南唯二醫學中心的奇美醫院，自成立 AI 中心之後的成績相當亮眼，已有多項 AI 輔助醫療系統獲得國家獎項的肯定。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋
近來愈來愈多醫療院所加入醫療 AI 之列，如身為臺灣南部重要醫學中心之一的奇美醫院，於 2019 年 5 月正式成立醫療大數據庫暨人工智慧運算中心（簡稱 AI 中心），做為三個院區研發醫療照護 AI 之基地。
儘管奇美醫院成立 AI 中心時間並不長，但至今已完成 25 個醫療 AI 落地使用，包含急診、手術麻醉、ICU/RT/RCC、生殖醫學、神經內科、胸腔內科、小兒科、影像醫學以及護理、營養、醫務管理等領域，尚有 50 多個專案正在執行中。截至目前共有 21 個 AI 研發成果獲得各種獎項，如 2019 年以「BI 到 AI 預測－流感與「死」的距離」獲得第二十屆國家醫療品質獎-智慧醫療類銀獎，2020年以「人工智慧早期預測可成功脫離呼吸器時機」獲得國家新創獎，2021 年則以「AI 急診：守護生命的最前線、智慧醫療的先鋒」獲得國家品質標章 SNQ，「生機妙算－人工生殖懷孕率與雙胞胎機率預測系統」獲得國家新創獎。此外亦獲得台灣發明專利，發表 SCI 論文。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 與 Facebook ，與全球CIO同步獲取精華見解 ]
奇美醫院醫療大數據庫暨人工智慧運算中心主任劉忠峰教授，過去曾服務於民間資訊整合公司，亦曾擔任奇美醫院資訊室專員，接下 AI 中心主任之前為嘉南藥理大學資訊管理系主任。劉忠峰透露，以過去的學術與實務歷練，讓他更有信心接下這個任務。他說，奇美醫院在奇美董事會的支持下，於前院長邱仲慶與現任院長林宏榮的帶領下積極投入資源全力發展具自己特色的 AI 醫療。奇美醫院更在臨床資訊發展委員會中，成立智慧醫療創新規劃小組，致力推動 AI 在臨床創新應用方案。
一手催生 AI 中心的前教學副院長王志中（現為奇美許文龍講座教授），提醒 AI 團隊發展 AI 醫療專案的初衷，是希望可實際應用於臨床，要讓更多民眾享有更好的醫療照護服務，而非以發表學術論文為滿足。
培育AI人才 厚植AI醫療實力
創立於 1968 年的奇美醫院，在 2000 年正式晉升為醫學中心，並於 2004 年啟用柳營奇美醫院、2011 年啟用佳里奇美醫院，成為涵蓋醫學中心、區域教學醫院及地區教學醫院等的醫療體系，共同加入服務雲嘉南地區民眾的行列。目前奇美醫院床數 1,288 床、柳營奇美醫院總床數 876 床、佳里奇美醫院 333 床，三院區合計 2,497 床，是目前雲嘉南地區床數最多的醫療體系。
隨著 AI 成為全球顯學，奇美觀察到臺灣面臨 AI 人才不足的窘境，於 2017 年發起成立臺灣人工智慧學校（AIA），成為六大贊助公司之一。而為增進奇美醫院的 AI 能量，該院更已全額負擔超過 100 位各職類同仁，參與 AIA 的經理人班、醫療專班及技術領袖班，期盼扮演奇美醫院發展 AI 醫療的重要動能。
劉忠峰表示，奇美醫院成立 AI 中心的目標，是要整合院內電子病歷與院外相關資訊資源，建立以主題為導向之醫療大數據庫，提供醫院同仁與外部合作單位完整且優質之研究資料。此外，AI 中心也會提供高效能之運算平台，協助 AI 運算模式之建立，加速研究之進行，進而應用於臨床、提升醫療品質，實現 AI 醫院之理想。目前 AI 中心由教學副院長直接管轄，人員編制有四位，分別為主任 1 人、3 位數據分析師，另外資訊室投入 10 多位資訊工程師協助。
改變AI醫療發展思維 吸引醫師主動參與
奇美醫院 AI 中心的服務項目，大致上有「依研究主題提供研究者相關電子資料」、「協助研究者 AI 運算」、「媒合院內外資源，促成跨院合作」、「提升研究水準」、「推動 AI 研究發想或臨床應用之諮詢」、「研究成果發表之協助」。劉忠峰為讓三個院區醫護同仁都能跨越技術性障礙投入 AI 研究，主張領域專家（各科室同仁）、AI 專家（AI 中心）與資訊專家（資訊室）專業分工一起合作，在無負擔之下構思各種 AI 創新主題。
為此，特別設計 AI 大數據專案規格書，同仁只需要在規格書填入相關資訊，AI 中心就會協助進行修正，最後更將邀請資訊部門參與討論，以確認最終研究架構。
劉忠峰表示，由於奇美醫院大部分系統都是自行開發，加上在 AI 專案過程中，資訊室負責協助萃取醫療大數據、中心負責建立 AI 模型分析資料，因此需要資訊室確認 AI 專案是否可執行，是否有需要進行開發相關系統等事項。為加速讓 AI 專案能快速啟動，基本上只要同仁將相關研究計畫送件給人體試驗委員會（Institutional Review Board，IRB），我們就會進行資料匯出與清洗作業，待通過 IRB 審查之後，才會將相關資料交給研究團隊使用。
如同多數醫院發展 AI 醫療，奇美醫院 AI 中心推出 AI 輔助醫療服務之後，也面臨醫師對使用相關AI服務興趣不高的問題。因為，許多經驗豐富醫師第一眼看到病患的病症、X 光片之後，就已經知道該病患的病況，以至於不想多此一舉使用 AI 服務。為此，林院長引導 AI 儀表板（AI dashboard）的理念給 AI 中心思考。AI 儀表板將被動由醫師觸發之 AI 預測形式，轉化成由儀表板主動提供 AI 持續預測之監控，並提供高危預警。因此，AI 中心首先與急診室合作，透過密集開會、腦力激盪的討論，最終發展出「急診 AI 儀表板」，即時且持續掃描急診室當下符合已發展之八類預測之病人，將其個人化之風險機率呈現在螢幕上，並以紅色顯示高風險者之床位。期望在忙碌緊急的醫療現場裡，主動提供醫護人員有用的決策參考。劉忠峰表示，在資訊室的大力支援下，奇美已在急診室、ICU/RT、透析室、嬰兒室都開發 AI 儀表板了。
運用AI預測急診胸痛 降低死亡機率
根據奇美醫院急診中心提供資料顯示，胸痛是急診常見的病例，嚴重者甚至會產生心血管不良反應（MACE），如心肌梗塞甚至死亡等。此類病情變化較快且不易快速預測，能否進行即時正確的診斷與處置，對醫師是一項非常大的挑戰。因此，奇美醫院組成 AI 專案團隊，結合臨床專家（急診醫師）、AI 專家（AI 中心）、資訊專家（資訊室），導入監督式機器學習技術，發展一套胸痛病情 AI 預測系統，作為醫師針對病人個體層次之精準預測參考，期盼可有效提升醫療品質。
「在分秒必爭的急診室中，病患的病情變化非常快速，儘管現場也有相關的醫療監控設備，但通常都是在發生狀況後，才會發出告警訊息，通知現場醫護人員處理。換句話說，急診醫師難以事先預測所有病人的狀況」劉忠峰解釋：「我們投入急診胸痛病人 AI 個人精準病情預測系統之目的，是希望即便是經驗較不豐富的住院醫師，也能在病情發生變化的初期，就能精準預先採取相關處置，並加強監控可能高風險之病人。」
為讓胸痛 AI 模型貼近實務需求，AI 團隊參考全球的各種醫學文獻，以及與資深醫師討論之後，最終選定 14 種可預測胸痛的因子（或稱為特徵值）。在決定預測因子之後，AI 團隊在資訊室協助下，使用 2009 年起 10 年內，奇美醫院三院區的 80,000 筆急診醫療大數據，建立一套 AI 預測模型，用以預測急診室最擔心的胸痛病人併發心肌梗塞及死亡之機率。在多位急診醫師協助下，AI 團隊將此 AI 模型調整到最佳狀態後，最後再請資訊室實作成預測系統，並整合到現有醫院資訊系統內（即急診醫囑系統），讓醫師可方便且自由使用。
根據 AI 中心提供資料指出，當病患於急診被診斷為胸痛病人時，醫師會用急診醫囑系統記錄相關主述、觀察、處置與 ICD 診斷碼。當醫師想要參考 AI 模型的預測資訊時，只需按下醫囑系統的疾病預測鈕，就會自動開啟瀏覽器，以圖形方式呈現該病人發生心肌梗塞與死亡的風險機率。除此之外，該系統也會將病人當下之 14 種預測因子，顯示螢幕畫面的右方表格，方便醫師快速查看與比對。
劉忠峰指出， AI 胸痛預測系統已於 2019 年底於急診室全面上線，且參加 2021 年醫策會舉辦國家醫療品質獎-智慧醫療類佳作之殊榮。
全球領先重症AI輔助 提升臺灣醫療產業地位
在此亮眼成績之下，AI 中心進一步與加護醫學部（ICU）、呼吸治療科合作推出 ICU 呼吸器脫離時機 AI 評估系統，是世界領先在 ICU 以 AI 應用於輔助評估脫離呼吸器之有用工具， 讓醫師能即時獲得圖形化預測機率參考，並有利醫病溝通。劉忠峰表示，這個研發也以儀表板形式呈現，讓呼吸治療團隊一目了然每個插管病人稍後可以成功拔管之機率。如此一來，有助於增加醫療團隊判斷正確率，提升醫療品質、減少醫療資源浪費，為奇美醫院發展個人精準醫療奠定穩健基礎，使用過的醫生，普遍表示高度滿意。此項獨步全球的產品，正好整合臺灣資訊科技與醫療服務之優勢，有助臺灣奠立在全球市場的智慧醫療地位。
劉忠峰主導 AI 中心針對加護病房臨床需求開發兩階段的 AI 預測系統（嘗試脫離階段與完全脫離階段），可用於預測病人脫離呼吸器的最佳時機。根據奇美醫院呼吸治療科指出，呼吸器是侵襲性的救命工具，在病況危急時不得不使用。只是使用時間一久，就會出現許多後遺症，如增加肺部感染、造成氣管狹窄、肺泡壓力傷害、弱化呼吸肌力等。若能及早成功脫離呼吸器，則可減少發生併發症的機率。劉忠峰指出，統計 AI 輔助系統上線後，ICU 病人之平均使用呼吸器時間縮短約 20 小時，產品更獲得 2020 國家新創獎之肯定。
在 AI 中心規劃中，未來將持續與各科別深化合作，並參與國際大數據平台，期盼在提升病人安全之外，也能同步增進醫療品質及減少醫療糾紛，讓病患享受智慧醫療與照護帶來的各項好處。誠如林宏榮院長揭示，未來醫院須以敏捷方式發展具韌性的醫療服務，加速數位轉型，才能實現永續之目標。劉忠峰強調，為達此理想，醫療 AI 必將扮演重要的角色。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
