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【記者林孟蒨／南市報導】台灣急診室壅塞已成常態，根據衛生福利部資料，二０一九年全台急診就醫高達七六四萬人次，凸顯急診壅塞的問題越來越嚴重，其中「胸痛」為急診常見的主訴，占所有急診病人五至二十％，胸痛的成因可由骨骼肌肉疼痛到致命性心肌梗塞、主動脈剝離、肺栓塞、食道破裂等，此類病情變化較快且不易快速預測，即時正確的診斷與處置是醫師相當大的挑戰。

奇美醫學中心成立「醫療大數據庫暨人工智慧運算中心」（簡稱ＡＩ中心），做為奇美醫療體系研發醫療照護ＡＩ之基地，致力於發展具奇美醫院特色的ＡＩ系統，而急診醫學部與該院ＡＩ中心合作，透過大數據發展「人工智慧ＡＩ輔助急診胸痛預測系統」準確度可達九成，已實際運用於臨床，為國內急診醫療ＡＩ先驅。

奇美醫學中心急診醫學部醫師張培毅舉案例指出，一名八十七歲男性，有高血壓、慢性腎衰竭、阻塞性肺病史，因在家休息時發生胸悶近一個小時至奇美醫學中心急診室就醫，經抽血檢查，心肌酵素正常，因為病人年紀大、慢性病較多，用「人工智慧ＡＩ輔助急診胸痛預測系統」評估１個月內心肌梗塞機率為六十四％，經會診心臟血管內科醫師後入院安排檢查，心肌灌注掃描顯示有缺血反應，隔天立即安排心導管檢查發現二條冠狀動脈狹窄，且實行支架置放術。病人康復出院，定期於心臟血管內科門診追蹤。

張培毅醫師說，在台灣急診壅塞現況非常普遍，為了給予胸痛病人明確診斷，醫師會開立一系列檢驗檢查，然而，實際上只有小於一成的急診胸痛病人，最後被診斷為急性心肌梗塞，所以恣意的開立檢驗檢查或甚至安排住院，易造成醫療資源的巨大負擔。在這樣的背景下，奇美醫學中心急診醫學部發展臨床輔助決策工具「人工智慧ＡＩ輔助急診胸痛預測系統」，可提升診斷效率、降低誤判的機率及節省健保醫療資源耗用。

在醫院的支持下，急診醫學部成立一個包含急診、品質管理中心、ＡＩ中心、資訊室的跨領域團隊；藉由參考醫學文獻採用了十四項（性別、年齡、抽菸史、身體質量質數（ＢＭＩ）、高血壓、高脂血症、糖尿病、慢性腎臟病、心肌梗塞、腦血管疾病、周邊動脈阻塞性疾病、肌鈣蛋白、肌酸酐、血紅蛋白）特徵值，用以預測急診胸痛病人併發心肌梗塞及死亡之機率。過程收集奇美醫療體系急診近十年（二００九至二０一八年）共計八五二四五個病人，整合資料導入監督式機器學習技術，建立ＡＩ預測模型，模型調整到最佳狀態後，準確率可達九成。

張培毅醫師表示，為了能實際運用於臨床，目前奇美醫學中心已把預測程式整合到急診醫囑系統，輔助醫師醫療決策，提升醫療效率及品質。此研究成果已發表於二０二０年國際ＳＣＩ期刊，迄今奇美醫學中心急診醫學部共有（胸痛、老人流感、肺炎、登革熱、腦創傷、高血糖危症、胰臟炎）等七項疾病ＡＩ預測系統在使用，藉以嘉惠病人更多的醫療保障，減少健保資源耗費。