周二. 1 月 25th, 2022

中医大附医 结合人工智慧心电图院前远距诊断

图说:中国医药大学附设医院内科部心脏血管系张坤正副院长(左)与人工智慧医学诊断中心许凯程主任(右)记者会现场,同步视讯南投信义乡「中国医药大学附设医院地利村门诊处」,实际操作心电图并展示远距传输系统。 (记者张原铭摄)

【记者张原铭、张皓杰台中报导】随着平均年龄逐渐老化,心血管相关疾病已成为危害人类健康的重要问题,其中心肌梗塞是最高风险的病症之一,许多患者在未送医前即已死亡。心电图是诊断此项疾病相当重要的依据,为改善国内许多偏乡地区医疗人力严重不足,缺乏专业医师做即时而正确的判读。
中国医药大学附设医院结合了人工智慧心电图验算法及小型化个人心电图机,搭配可为一般民众操作的简易型心电图贴片,建立起患者到院前的快速心电图远距自动诊断系统,缩短S2B时间,让专业医疗人员或急诊、心脏专科医师可据此给予患者或一线救护人员适当的医疗建议,并在医院端进行相关治疗的准备,减少可能因时间延迟而产生的心脏损伤或相关并发症。
中国医药大学附设医院副院长张坤正表示,心电图是诊断心血管相关疾病相当重要的依据,当心电图表现特异性的ST节段上升时(STEMI)代表的是相对应区域的冠状动脉血管已达完全堵塞或接近完全堵塞,心室壁全层的心肌细胞开始缺氧坏死,如果没有尽速恢复血流将造成永久性的心脏损伤以及更高的致命性心律不整与急性并发症风险,如心因性休克、心脏穿孔与心包填塞等。
为解决此临床问题,研究团队利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)与机器学习建立起较国内原有之心电图专家系统更准确的「急性ST段上升型心肌梗塞」判读模型,结合对12项心律不整的判断及急诊检伤的自动高风险评分系统,成为一套全方位的急性心肌梗塞心电图诊断平台,其初期结果已有效地缩短了到院后的D2B(Door to Balloon),也就是恢复心脏血液灌流的时间。
然而,D2B时间的改善只关注到了患者到院后的医疗流程,实际上心肌缺氧开始的时间是患者一开始有症状的时候。如何缩短心肌梗塞患者从发生症状到恢复心脏血液灌流,也就是S2B (Symptom to Balloon time)的时间,近年来得到了越来越多的关注。
张坤正并表示,该院结合了人工智慧心电图验算法及小型化个人心电图机,搭配可为一般民众操作的简易型心电图贴片,希望能够建立起患者到院前的快速心电图远距自动诊断系统,以进一步缩短S2B(Symptom to Balloon)时间。
中国医药大学附设医院人工智慧医学诊断中心主任许凯程指出,本AI模型的建立,整合了心脏科、急诊科、人工智慧医学诊断中心、及资讯室等单位,收集本院2008~2018年间的心肌梗塞病人心电图约千笔资料,以及正常病人心电图两千余笔,来训练AI模型;模型训练完成后,于2020年6月在急诊上线,已经临床实测两万张心电图,准确率可达99.7%,目前朝向将此AI模型往院外场域延伸,已完成软硬体整合,已可将AI辅助心电图评估用于救护车及偏乡地点。

 

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