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2024-05-15 | 健康醫療網

診斷心肌梗塞只要10分鐘! AI搶攻急診黃金治療期

【健康醫療網/記者鄭宜芬報導】AI人工智慧加速智慧醫療發展,不僅成為醫護人員的強大武器,更為病人搶攻黃金治療期。台灣外傷醫學會前理事長簡立建表示,以往心肌梗塞病人送到急診,需先排隊30至40分鐘,等醫師開單子、抽血、報告,就耗掉1個多小時。現今有AI判讀心電圖,根據大數據進行分析,最快只要約10分鐘即能診斷,一旦發現是高度危險病人就發出警示,及時救治保住生命。



美國90年代利用AI搶救大兵



最早期的智慧醫療是應用於重症跟急診的外傷病人身上。美國早在1990年代就發展智慧醫療,由美國國防部核撥經費,救治遠在伊拉克戰場的美軍。由於戰場太過遙遠與危險,透過醫護兵將監視器裝置在病人身上,將資料傳輸到航空母艦上的AI系統,可預測病人存活率,是否需要緊急輸血與進一步治療,指引醫護兵進行急救處置,搶救傷兵。



提高急診室的效率跟準確性



現今AI智慧無所不在,應用於醫療能大幅提高急診室的效率跟準確性,依不同階段的能力,能執行不同的醫療處置與達到不同的效益。



最低階



協助醫事人員執行工作



第二階



補充人力不足的部分



第三階



發揮比一般醫事人員更多的能力



簡立建舉例,針對心肌梗塞等多種心臟疾病,醫師需要有心電圖判讀能力,才能把嚴重的心電圖異常找出來;想要維持血壓,也需要定時測量才能穩定追蹤。



若有AI協助,每4小時定時自動量血壓,發現異常再發出通知即可,便能省下人力、減輕工作;或將血氧機接上AI,能根據心跳與血氧變化狀況進行學習,讓AI誤差越來越少、雜訊越來越少、精確度越來越高,比人看的還準。尤其一般護理師或者年輕醫生可能不易發現的狀況,AI都能發現端倪。



例如,醫師手邊有100個病人排隊候診,AI可以幫助看80人,約75%病人看診後可返家觀察,病人在家可使用遠距醫療追蹤,若有問題再回診即可。



AI經過訓練後,若能達到一般住院醫師甚至是住院醫師的層級,等於能幫忙年輕主治醫師處理病人,尤其夜班特別缺人手,人力也容易疲累,AI擁有完全不會累也不用休息的特性,可達到「24小時待命不用睡」,不僅可補足人力不足的問題,而且能自我學習,未來發展趨勢相當驚人。



幫助醫師更快做出診斷跟決策



簡立建進一步指出,心肌梗塞病人症狀千奇百怪,90%病人可能主訴胸痛,但也有可能胃口不好、胸悶、胸脹、虛弱。AI會判讀心電圖,並分析血氧、心跳與血壓,當高度懷疑病人是心肌梗塞,就會通知心臟科醫師,甚至不用抽血就能判斷,「醫生根本都還沒有看到,AI已經發現,有什麼需要都接好了,等醫生看到病人的時候,資料已經全部準備好」。



急診室也不時發現病人跌倒,表面上看起來無大礙,但AI自動載入電腦斷層判讀軟體,可在醫師都還沒發現時,及時發現腦出血,避免嚴重後果。



不僅如此,傳統電腦斷層掃描需要10幾秒,傳出片子又需要1至2分鐘。透過AI可在相同時間內處理完多張片子,只要發現硬腦膜上或硬腦膜下出現血腫,就會自動發出警訊通知醫師,以利及時處置。



智慧醫療為病患節省時間體力



簡立建表示,以往心肌梗塞病人送到急診,需先排隊30至40分鐘,等醫師開單子、抽血、報告,就耗掉1個多小時。現今有AI判讀心電圖,根據大數據進行分析,一旦發現是高度危險病人就發出警示,最快縮短到只要10分鐘就能判斷。



例如台灣1年約有8萬個心肌梗塞患者、2年約16萬人、3年就有24萬人,若心肌梗塞表面症狀不明顯,病人可返家觀察,利用AI每3個小時做1次心電圖,免去耗在醫院等待的時間,病人確保安全後,隔天再把機器歸還醫院即可。



還有在加護病房,過去需靠人力評估病人是否脫離危險可拔管,現在有AI可24小時連續評估,並且訓練病人吐納,盡早脫離呼吸器。



AI遠距醫療提昇整體醫療品質



簡立建進一步說明,AI醫療還有個好處就是深入偏鄉,節省家醫科醫師人力,「派個醫師去台東,不如將AI醫療帶進偏鄉」,醫師只需要執行插管、插尿管、插胸管、開刀等具體事項。甚至在離島,AI還可協助遠距醫療,將病人資料回傳。



遠距醫療除了嘉惠偏鄉,還能提升災難現場治療水準與效率。現在不只是美國,日本也開始使用Google眼鏡(Google Glass),由醫師遠距指揮119派遣人員在現場操作開胸手術,進行止血急救,相當厲害。



面對高齡少子化人力不足,智慧醫療不僅幫助醫師,也對病患有莫大效益。簡立建幽默表示,常見病患疑惑:「醫生,你都還沒看過怎麼就叫我走?」,其實是「AI已經看過你的狀態沒問題囉」、「AI看了你爸爸一整個晚上,進步很多,有機會可以拔管喔!」



他補充,完善的智慧醫療,前提是需要有足夠大的資料庫,目前也還有唯一的智慧醫療盲點,就是AI沒辦法執行外科手術。未來若能將急診醫生、急診護理師、到院前的119派遣人員與整個AI系統整合,醫療品質就會突飛猛進。


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資料來源:健康醫療網 https://www.healthnews.com.tw/readnews.php?id=61716

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