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準確度九成 中醫大附醫預測是否洗腎

準確度九成  中醫大附醫預測是否洗腎

黃亞琪

健康

蔡世豪攝影

1153期

2019-01-23 11:31

這不是科幻小說,更不是遠在外太空的電影情節,而就在你我身邊。
15個橫跨食、衣、住、行、育、樂的AI應用大蒐集,
看見它如何改變著我們的心態、工作形態和生活!

走進位於台中市育德路二號,中國醫藥大學附設醫院的大數據中心,這裡是該醫院的「智庫」所在地。

 

從一五年累積至今,包括一般病例、血液檢查、影像資料到藥品,再從科別到疾病別,已建立了約六十個大型資料庫,「這是我們的『起家厝』。」專長是慢性腎臟病治療、現任中國醫藥大學附設醫院醫學研究部副主任兼大數據中心副主任郭錦輯表示。

 

他日前才受邀於美國腎臟醫學年會,發表該中心結合腎臟醫學、大數據與AI應用的進展,是亞洲唯一參與年會的大學附設醫院。近期,醫院也積極與美國史丹佛大學醫療影像量化人工智能實驗室,共同規畫研究案。

 

台灣是全球洗腎密度最高的國家,全台洗腎人口從十年前的四萬人,一路攀升至目前的八萬人,是健保負擔最高的單一項目。

 

這家站在「醫療數據油田」稱王的醫院,在慢性腎臟病方面,立基於「起家厝」,臨床上已建立了急性損傷防護網,能在病人就醫時偵測出病患是否有潛在急性腎損傷,被檢測出的病患每月約有3500人。AI更進一步的能力,是慢性腎病惡化預警系統,它分析病患第一年內測量的腎臟功能指標變動,預測病患未來末期洗腎與罹患急性冠狀動脈症候群的風險。

 

要找出高危險群,得先從影像解析開始。在約二十萬筆的腎臟病人超音波影像中,抓取出4900張最完整的影像,透過模組建立及八層神經網絡計算,萃取出影像特徵,藉此看到腎臟影像的變化。

準確率高  超越醫師肉眼判斷

 

影像數據處理八成用於訓練機器學習、一成用於優化,剩下一成是最後的測試。郭錦輯所帶領的團隊,一步接著一步,透過AI協助,判斷患者是腎病第三期(編按:慢性腎病共分五期,第三期即可能需要洗腎)的準確率突破九成,而看過逾上千張腎臟超音波、有十年經驗的專科醫師,準確率約達75%。

 

郭錦輯指出,電腦判讀影像超音波時,是看一個個宛如逗點大小的像素(pixel),醫生的肉眼怎麼比得過!

 

這套系統所帶來的好處除了讓該醫院病人受惠,往後只要有網路的地方,上傳腎病病人的超音波圖到中國醫藥大學大數據中心,就能遠端告知病況,偏鄉第一線醫師能即時篩檢腎臟疾病,也彌補醫療落差的缺口。

 

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