「全美最佳醫院」如何用AI超前部署?

「全美最佳醫院」如何用AI超前部署?
克里夫蘭醫學中心利用AI與智慧醫療技術,減緩新冠肺炎衝擊。圖片來源:陳愷新(SAS台灣總經理)
2020-05-16
文・陳愷新(SAS台灣總經理) 圖・Shutterstock
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2020年從開春動盪至今,台灣在公衛與醫療體系的超前部署,使我們得以領先全球進入後疫情時代,努力踏上復甦之路。但展望未來,超前部署之外,國內醫療體系能否藉此次衝擊更完備體質,迎接下次大流行?或將這次應戰的動能,反饋在優化日常營運上?

雖然歐美多數醫院不敵本次Covid-19衝擊,前線資源與人力瀕臨耗竭;然而也有部份醫療機構為正面迎戰,率先採用新科技。

全美最佳醫院開始用AI做需求預測

克里夫蘭醫學中心屢次入選「全美最佳醫院」。圖片來源:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)克里夫蘭醫學中心屢次入選「全美最佳醫院」。圖片來源:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)

例如,連續多年被評選(註)為「全美最佳醫院」克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic),新冠肺炎疫情爆發後,立即向SAS尋求協助。雙方近日已打造了人工智慧模型,協助醫院預測患者人數、所需加護床位數、醫護人員防護設備和呼吸器數量。

這個模型還設計了「最好」「最壞」及「最可能發生」的三種情境,可隨著情勢和資料源的變化即時調整,像加入地區人口健康狀況、人口統計學差異,及各州政府防控措施,甚至社交距離對疾病傳播的抑制作用,必要時也可以加入作為分析因子。

因為瞭解新冠肺炎衝擊嚴峻,克里夫蘭醫學中心已啟動針對「最壞」情境下的準備計畫:

在其教育園區內,為無需住加護病房的新冠肺炎患者,臨時搭建了1,000張病床;醫院還使用運算模型,推算是否需要招募更多醫護人員。

因為病毒傳播迅速,雙方日前也在GitHub公開這些模型,希望其他機構能齊力加入優化模型,協助各級醫院、保健機構、地方與中央衛生機構,預測流行病的影響,加速幫助較脆弱的機構。

仔細思考,台灣防疫有成、得以暫時用大量人工應對少量確診;相對之下,國外仰賴AI快速因應大規模衝擊,做出需求預測,或可作為台灣強化部署的新學習。(延伸閱讀|最新AI疫情地圖:8大新冠病毒變種台灣中7種,輸入地名,就知道誰攻陷你的城市

克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)打造了人工智慧模型,協助醫院預測患者人數、所需床位與防護裝備等。圖片來源:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)打造了人工智慧模型,協助醫院預測患者人數、所需床位與防護裝備等。圖片來源:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)

院內感染風險預測,為醫院築起高效防護線

再來談談南丹麥區域醫院群的作法。

早在新冠肺炎之前,丹麥就因每年超過3,000人因院內感染過世,高度重視感染監控。其中在南丹麥地區,更有十分之一病患因住院而感染其他病症;但真正的感染數據,以及如何落實預防,卻不得而知。

對此,南丹麥區域的醫院群決定集結眾力,找出一個能監測、預測風險的系統。(延伸閱讀|【口罩下的人#04】讓國旗登上WHO主辦的黑客松!AI一秒判讀新冠肺炎X光 成大擊敗全球1000多隊奪勝

醫療導入AI與大數據,能迅速整合新冠肺炎疫情資訊與病患資料。醫療導入AI與大數據,能迅速整合新冠肺炎疫情資訊與病患資料。

負責此專案的Lillebaelt醫院教授莫勒(Jens Kjølseth Møller),曾初步發展一個能看到感染人數的系統;但此系統無法分析複雜的非結構化資料,例如醫師看診與護理師文字紀錄等。

他們決定導入AI,以自然語言處理與機器學習技術,整合運算整個南丹麥地區、超過28萬4,000位來自各醫院的病患資料;從院所、科別到局部空間等層級,檢視與匹配可能的感染途徑。

後續還據此大數據,發展出該地區所有入院病患泌尿道感染機率的風險評分模型,作為醫護人員及時預警的系統,最後降低了整個地區33%的院內感染量。

莫勒指出,「我們今日從病患身上學到的知識,可立即避免明天入院的病患遭受感染,這使我們更積極介入,做出改變。」

這次疫情,醫護人員冒著高風險守護民眾,甚至要自主隔離,犧牲與家人相處的美好日常。其實,我們可以及早導入監測與預警科技,更前瞻地拉起智能防護線,使醫療品質持續領先國際,也給醫護人員更安心對等的支持與照護。

註:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)是一家非營利性綜合醫療機構,在全球擁有67,554名員工,涵蓋140個醫學專業和附屬分科,集醫療服務、學術研究及教學於一體。其在醫學領域有許多重大突破,例如冠狀動脈搭橋術和美國首例全臉移植。《美國新聞與世界報導》連續多年將克里夫蘭醫學中心評選為「全美最佳醫院」。

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