記者汪惠松∕台南報導
一名87歲老翁胸悶近1個小時，奇美醫急診抽血檢查心肌酵素正常，以AI輔助急診胸痛預測系統評估月內心肌梗塞機率64％，因病人慢性病較多，安排心導管檢查發現2條冠狀動脈狹窄，實行支架置放術康復出院，此系統運用在多項臨床成果並發表於國際SCI期刊。
奇美醫於2019年5月成立醫療大數據庫暨人工智慧運算中心，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。
奇美急診醫學部主治醫師張培毅表示，台灣的急診室壅塞已成常態，根據衛福部資料，2019年全台急診就醫高達764萬人次，凸顯急診壅塞問題越來越嚴重，其中「胸痛」為急診常見的主訴，占所有急診病人5～20％。
他說，在台灣急診壅塞的現況，為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10％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，易造成醫療資源巨大負擔。在此背景下，奇美急診醫學部發展臨床AI輔助急診胸痛預測系統，可提升效率、降低誤判的機率及節省健保醫療資源耗用。
在院方支持下，急診醫學部成立包含急診、品管、AI中心、資訊室跨領域團隊，藉由參考醫學文獻採用14項特徵值，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2009～2018年共計8萬5千254個病人，整合資料導入監督式機器學習技術，建立AI預測模型調整到最佳狀態後，準確率可達9成。
張培毅說，為能實際運用於臨床，目前奇美醫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2020年國際SCI期刊。目前共有胸痛、老人流感、肺炎、登革熱、腦創傷、高血糖危症、胰臟炎等7項疾病AI預測系統在使用，藉以嘉惠病人更多醫療保障。