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基於即時資料庫的AI預警系統實現精準腎透析

每一床病患的即時資料,包括病人ID、醫生預測乾體重、AI心衰竭風險預測值、AI乾體重預測值,心衰竭十大預測因數等。AVEVA

伴隨著醫療產業的飛速發展,如何能針對每位患者的病情和 個體差異,快速、精確地選擇適合的診療方案,成為了人們關 注的新焦點。在臨床應用上,如何最大化病患問診效率和權益,具備個人化的「精準醫療」已然成為了產業發展的重大趨勢。在不斷湧現的大數據、人工智慧等先進科技的幫助下, 醫療領域也迎來了優化革新的大好機遇。

例如在心衰竭致死風險較大的腎透析領域,過去對於醫生 經驗的過度依賴,讓愈來愈多患者就醫的權益難以得到最 佳保障。為了提前預測病人心衰竭的風險,高效、精準的完成透析前的乾體重預測工作,台北榮民總醫院選擇了可靠的PI System作為即時資料庫,並在先進的AI算法幫助下,讓院內的醫護人員通過大螢幕,一眼就能識別高風險病患和風險因素,真正做到運籌毫秒之中,決勝千里之外,大幅推進了「精準醫療」的建設行程。

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ICU重要器官系統及循環醫療設備。AVEVA

台北榮民總醫院採用的基於PI System的AI系統架構。AVEVA

洗腎中心系統儀錶板。AVEVA

精準醫療破解傳統腎透析高風險難題

腎臟作為人體的重要器官,承擔著過濾血液、排出代謝廢物、 平衡水分電解質等關鍵功能。對於腎功能不足以維持生存的 病患而言,腎透析是除了腎移植外唯一的保命手段。然而,突發心衰竭現已成為腎透析的「頭號」風險:據統計,2019年, 全球約有350萬慢性腎功能衰竭患者接受腎透析治療,其中, 僅台灣地區每年就有超過9萬人洗腎,洗腎人口密度居世界首位,而這其中有半數病患是因心血管疾病而死亡, 心衰竭為腎透析病患重要死因之一。

為何腎透析會引發心衰竭?這與透析對於乾體重設定的高準 確性要求有關。在透析過程中,病患水分脫太少或者洗太乾, 都可能會出現肺積水、耳鳴、抽筋以及血壓忽低忽高等併發症,長期以往則可能導致心臟擴大、心衰竭。 一般來說,患者每次透析時長約為4小時,每月平均洗13次之多,乾體重估算不準確,除了給患者多添一重痛苦外,有時還可能帶來致命的風險。

而值得注意的是,乾體重預測和調整並不容易,一般約為病 人體重的5%,但由於患者體重的動態變化,每次透析前都需 要微調脫水量。且每當患者出現腎透析的併發症時,都需要靠醫生依據當下病況和儀器判斷,再進行針對性的治療。

在沒有更佳的解決方案替代的情況下,一直以來,腎透析長期 高度依賴於醫生的經驗積累。然而,即便是經驗豐富的醫生, 也需要至少3個月到半年的反覆試驗,才能得到該病患準確的 乾體重建議值。這些年,伴隨著腎透析病患數量與日俱增,醫 療資源量能日漸緊繃,對擺脫這一領域高風險現狀的緊迫需求,將個人化、定制化的「精準腎透析」推向了時代浪潮的前端。

AI即時預警系統實現精準腎透析

可喜的是,近年來大數據、人工智慧技術應用的曙光,開拓 了人們解決棘手問題的眼界,愈來愈多的醫療機構都發現了挖掘數據價值的重要性。前幾年,台北榮民總醫院就建立了 一個血液透析的無紙化系統,該系統雖然能記錄治療過程的 部分資訊,但仍需護理人員每隔半小時手抄參數,除效率低 下外,該系統只能做到歷史查詢,難以即時應對突發狀況。

在資料為王的時代,台北榮民總醫院整合院內資訊系統與儀器物聯網串流資料,並以毫秒級的資料收集,完成連續型醫 療串流資料庫,攜手打造領先醫界的臨床即時決策支持系統的應用——腎臟科血液透析。來自台北榮民總醫院的腎透析 主治醫生,與PI System和SAS的科技合作夥伴在一年半內歷 經多輪會談,克服了數據挑選、數據對齊等重重挑戰,挑選出了最關鍵的10組指標(如左心室射出功率LVEF為主要指標) ,並基於醫院大數據中心的健保資料(包括病歷、檢驗結果、 用藥資訊等),以及血液透析機每秒產出的上百組即時參數, 訓練出了一套腎透析AI預警系統。

這套即時血液透析AI預判系統,可以根據血液透析機每秒產 =出的200組即時參數,準確預測病人心衰竭風險,準確率高 達90%。此外,臺北榮民總醫院還在成功訓練出心衰竭風險預測AI後,利用這些數據訓練了乾體重預測AI,成功將誤差值縮小至40克(誤差較過去降低了80%),為患者帶來了巨大利多的同時,有效解決了院內醫患供需不平衡的痛點。

在AI廣泛應用的年代,台北榮民總醫院結合大數據中心歷史資料,在SAS VIYA資料分析平台支持下,利用AutoML技術 建構出更精準的血液透析中病人相關風險即時預測模型,並 =整合邊緣(Edge)運算,提供更即時、更安全的洗腎作業環境。洗腎中心的系統儀錶板上,能夠清晰地呈現所有透析病 =人的ID和健康狀況,並以不同顏色來標識病患的嚴=重程度和風險類別。值得一提的是,專家知識與先進AI科技的結合,讓該系統不僅具備了即時預警功能,更讓其成為了可 以代替醫生做出精確判斷的專家系統。得益於此,醫護人員 可以一目了然地獲取高風險病患的資訊和風險因數,並做到 及時監控和響應。

背後的主角:PI System即時資料庫

不難發現,「精準醫療」的關鍵,在於巨量醫療數據價值的挖 掘。同樣是處理數據,和過去的無紙化記錄相比,這套AI預 測系統無疑具有碾壓性的優勢。但是,如果僅僅是「新瓶裝 老酒」,並不足以實現預測精度的質變。有別於多數醫療機構 的AI基於歷史數據來預測的模式,台北榮民總醫院的AI預警 系統得以實現毫秒級精準預測,離不開背後強大PI System即時資料庫的支持。

眾所周知,系統預測的及時與準確與否,取決於資料收集和 處理的密度。對於醫療產業來說,系統的秒級反應是關鍵, 多一分敏捷,患者就多一分生的希望。以洗腎機為例,其運 行產生的數據量龐大,對於資料庫處理能力的高要求不言而 喻。且不論一般資料庫無法勝任秒級的AI回應速度,這套系 統表現出色的關鍵,在於PI System可以即時處理巨量數據, 最高每秒可達上萬筆。不僅如此,PI System還具有強大的資料壓縮能力,它只會記錄有變動的數據,因此不會快速消耗 硬碟容量,大大降低醫院系統營運的成本。

在PI System資料庫中,患者每次腎透析採集到的各項數據, 除了會上傳至醫院大數據中心外,還會通過ODBC/Web API/AFSDK的連接管道,交由AI算法進行快速演算,並在洗腎中心監測大屏等HMI設備上展示。在一年半的時間裏,PI System已經處理了1.1億筆數據,包括靜脈壓、血流量、導電度、脫水速度、脫水量、透析液流速等,為最終打造心衰竭風險和乾體重預測AI系統打下了穩固的基礎。

此外,數據的安全性和病患的隱私保護是醫療產業的重要考量之一。開源資料庫雖然免費,但在出現問題時無法追根溯 源,其不可靠性會給醫院帶來求償無門的隱患。而PI System為醫院建立的專用資料庫,不與雲端或外網連接,可有效保障著患者隱私,全無後顧之憂,這也是台北榮民總醫院選擇PI System的重要原因之一。

「數智」濟世:AI大數據分析大有可為

迅捷強大的數據採集和處理能力、可靠的資訊安全保障,在台北榮民總醫院打造的腎透析AI預警系統中,PI System的強大效能都得到了淋漓盡致的體現。現如今,台北榮民總醫 院配備的60臺腎透析設備,都已全數接入PI System。未來, 隨著AI模型的持續優化,該系統的準確度還有望提升到和人類醫生一樣的95%。在造福更多被腎衰竭、尿毒症困擾的病人的同時,大幅降低就診患者突發心衰竭的風險。屆時,病人也將享受到更快速、更安全、更個人化的腎透析過程。

在醫療服務品質掛帥的時代,台北榮民總醫院將持續讓即時AI分析系統在SAS雲原生平台做到發展與維運(DevOps)自動化,並力求在符合臨床診療指引(Clinical Practice Guideline)下,讓模型從開發、部署及營運,不斷地被驗證、 管控,以自動化、標準化的流程重複訓練,確保模型效能,以 提供更精準的參考依據,確保輔助診療的安全性,並朝向臺 灣食藥署「軟體即醫療器材」(Software as Medical Device, SaMD)的方向發展。

當然,台北榮民總醫院的這套AI預警系統的構建巧思,不光 侷限於其「數與智」的結合、歷史與即時數據的融合,更在 於該解決方案強大的擴展性和可複製性。在腎透析AI即時預 警系統大獲成功後,台北榮民總醫院通過繼續優化模型,進一步打造出了肺積水AI預警系統。放眼未來,醫院還將採用 國際醫療數據交換標準FHIR,讓模型更容易介接不同廠牌 設備的數據,將AI模型商品化,並期望將醫院ICU內的呼吸器、Artificial Live Support System(人工肝臟支持系統) 、ECMO(葉克膜)等重要設備,全面接入相應的AI預警系統, 造福更多的重症患者。

懸壺濟世,醫者仁心。醫療產業的寶貴精神品質,始終與時代的巨輪一同前行。在客制化需求日益高漲的現代醫療領域,「即時資料庫+AI科技」的黃金搭檔已與醫護工作人員一同承 擔起濟世的重擔。作為遍佈147個國家/地區的領先的營運 數據管理平台,PI System也通過與AI大數據分析科技的結合,讓數據的價值得以最大化,為醫療產業貢獻了實現「精準醫療」的新思路,為數以萬計的患者奏響健康的福音。(本文由AVEVA提供)

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