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助EMT判斷ECG 商之器ML快速找出AMI

如果有胸痛、胸悶、喘氣、冒冷汗等症狀,很可能就有冠心症、心絞痛、心肌梗塞(AMI),救護車到了現場,「緊急醫療技術員」(EMT)將病患抬上車,開始裝心電圖機量測,然而量測數據若要到院之前就有結果,則需要連結救護車與急診之間的通道,對此,商之器台灣區總經理丁偉能表示,商之器與AWS合作,希望能藉由水平擴展的方式,提升救護車上緊急醫療技術員與急診醫師對於病人ECG與心肌梗塞等狀況的掌握效率。

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EMT在救護車上操作ECG設備。商之器

在Line群組當中,商之器的AMI心肌梗塞疑似案例通知系統,下半部為心電圖表。商之器


手術排程除了院內 院外來的急診病患也能藉由科技輔助

商之器使用累積了7年的到院前的12導程心電圖共2,000~3,000張ECG資料,其中確定為心肌梗塞的約莫200多張,加上其他「異常心電圖」,與AWS合作特徵處理,找出心肌梗塞與其他異常的區別。丁偉能分享,在Amazon SageMaker上的資料訓練使用情境,從ECG10秒鐘的量測,1秒左右送到消防局主機,同時數據轉換成AWS可以處理的格式,約莫1秒模組分析即完成,目前準確率達96%,結果也能透過Line的方式,即時通知各協力單位。

系統顯示資訊包括電力、時間、網路連線狀況、自動心電圖檢測、手動心電圖檢測、重啟、設定、檢視、關機等,在使用者介面(UI)重新整合後,EMT僅需按一個按鍵,即可自動檢測,後續的檢測、偵測都會自動分析,以紅黃綠三種顏色呈現結果:紅色:Acute MI;黃色:VF、VT;綠色:正常。

雖然7年前7個縣市府的熱心醫師已義務地協助緊急醫療技術員分析ECG,就可以遠距檢查心電圖資料,然而,這樣的訓練與技術重點在於透過軟體加值既有的硬體,不僅確保電極與波型正確,也讓救護人員能夠更細膩與精準了解眼前病人的病灶,是否需要醫師更即時的協助,不僅提高初篩效率與精準度,也增強救護人員的判斷能力,若是有重大風險,就往有心導管室資源的科室移動。

丁偉能補充說道,有些小型醫院有手術室,但是沒有人力;有些醫院有手術室,但是手術室中已有病人正在接受手術,也因此,救護車要往哪個醫院開,才能讓病人獲得最好的最快的救治,這樣的手術排程與資源分配變得相當關鍵。


過往救護車上心電圖機的應用流程與未被滿足的需求

在需要掌握黃金救援時間的救護車上實地情境,從民眾打119報案、救護車到現場,緊急醫療技術員必須要協助量測心電圖,藉由熱感紙印波型與報告,拍照以Line的方式,傳送到醫院急診,後來技術轉換成傳送數位訊號到醫院;然而,因為急診醫師工作也有優先排程,也因此若是救護車上的病人真的有更加緊急的病灶,那麼救護人員才能與急診醫師更有效率提供協助。

但是大多數心電圖機的波型與報告生成結果,僅顯示是否有心肌梗塞、或顯示異常(Abnormal)、以及正常。然而,異常的這個區塊,也很可能有潛在心肌梗塞的機率,甚至是如心律不整等其他種類的心臟相關疾病。也因此,商之器希望能夠藉由數位方法,來提高輔助判別效率。

未來也希望再幫異常新增細分類的偵測、提醒、通知,同時也說,目前這項應用申請FDA並不是最大目標,先從臨床驗證與輔助工作流程為先。

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蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品技術服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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