中荣加护病房AI化 能预测病情 用药住院天数都少了

AI（人工智慧）浪潮下，台中荣总2017年指派医护到东海大学AI中心学习AI知识，进而发展出一套运用在加护病房的「Zoe智慧重症系统」，不但能预测患者的病情，选择出最优先治疗对象、治疗方式、节省了医师和护理师人力，甚至连用药都减少，这些成果正逐步商转，扩大运用至其他医院，成就受到国际重视。

这套系统有11个新开发的软体，可运用在急性肾损伤预测、急性呼吸镇窘迫症候群分类、拔管预测、疼痛管理、营养风险预测、菌血症风险预测，甚至是24小时后的死亡风险等，总计发表20余篇论文，并获得台湾和美国10多项专利，还获得国家生技医疗品质奖的银奖，地位等同亚洲第一。

参与AI学习、本身是胸腔科医师的副院长吴杰亮说，他在加护病房工作20多年，看到工作上的一些困境，例如患者病情复杂且变化快速，需要24小时轮班照顾和观察，如何快速取得资讯并决策就很重要。

但24小时监测的数据很庞大，如何快速解读、整理，并被告知要先注意可能是心脏、呼吸、肾脏或是感染，甚至是病人有无躁动等，这些议题是加护病房每天都需要面对和处置的。台中荣总有这么大的资料库，刚好2017人工智慧学习的趋势来了，他和另4位临床医、护、资讯等领域同仁在医院指派下，一同到东海大学AI中心学习最新的AI知识。

接著，他就以在加护病房经常遇到的问题设定主题，在医院跨科别分组合作，提出以AI方式解决的计划，获得国科会补助，并在与东海大学、研华科技、慧德科技公司合作下，运用医院资料库，先后完成11个新开发的预测软体。

吴杰亮说，因为AI的应用，台中荣总的加护病房像多了11位得力的助手，平均住院天数下降、合并症减少了、呼吸机的设定正确率提高了、镇定安眠药物的使用减少了，营养师、护理师都感觉有帮助，尤其是对刚进入加护病房的新手，这些数据都能有效帮忙，对疾病的照护确有帮助，但具体的临床效益评估仍在持续实验中。

虽然加护病房因为AI有了转变，但吴杰亮仍认为，因为加护病房的医师、护理师等人力愈来愈紧迫，所以这些工具的开发和运用，都更有急迫感，也更需要跟临床整合，不仅台中荣总来用，应该还有更多医院来用。

吴杰亮说，在进一步应用和研究上，台中荣总正规画与大型语言模型技术整合，例如只要问系统「这个病人该怎么照顾」就立即会得到答案，这需要设备与技术，也有赖政府大力帮忙。