台灣洗腎人口密度位居全球第一，每年的洗腎人口已超過9萬人，健保為此必須支出393億元以上的經費，形成健保沉重的負擔。根據衛福部國民健康署網站資料顯示，引起腎臟病的原因很多，例如糖尿病、高血壓、年齡老化、肥胖等，使得台灣洗腎人口居高不下。在年洗腎人口當中約5成洗腎病患因心血管疾病死亡。為能及早預警與及時處置，臺北榮民總醫院與賽仕(SAS)電腦軟體公司攜手打造「即時血液透析」人工智慧(AI)預判系統，能夠利用即時分析洗腎機巨量連續型資料來預判心衰竭風險，亦即能夠即時接收與運算血液透析儀(俗稱「洗腎機」)的龐大連續性生理數值，為腎友找出「個人化」的併發症成因，以及回溯病患的個人病史資料，預判其潛在心臟衰竭機率，同時找出病患洗腎後最佳的體重，減少腎友因脫水不足所造成的呼吸不順與心臟衰竭再住院的風險，提高每次洗腎效益。

圖為北榮院長許惠恒(中)、內科部部主任唐德成(右二)、腎臟科主治醫師歐朔銘(右一)、資訊室高級工程師朱原嘉(左一)及與SAS總經理陳愷新(左二)等人在合作儀式合影。

臺北榮總內科部部主任唐德成表示，相較於過往礙於技術限制只能利用人工抄寫與資料的回溯性分析，透過這次與SAS的合作，讓北榮做到『毫秒』級即時掌握並監測每位病患獨特的因子，達到人工智慧的預判，可謂是成功邁向智慧醫療的重要里程。

SAS台灣總經理陳愷新認為未來醫學是化被動為主動，導入人工智慧即時串流分析，有利於北榮全院推展醫療物聯網。屆時不僅能以精準數值提升診療效率，還可進一步為醫院累積『相似病患(Patients Like You)』的珍貴數據庫，加速實踐個人化疾病風險預測。

洗腎治療的理想體重(即乾體重)設定一直是重要課題。所謂的「乾體重」是指洗腎病患在透析治療後，身上沒有發生四肢水腫或脫水過多的情形，且血壓正常無不適現象，就是醫師為洗腎病患設定最適當的理想體重。畢竟在洗腎時若脫水速度太多或太快，容易讓病患洗腎時血壓下降，引發休克甚至死亡。

然而病患理想的乾體重會隨身體狀況而略有改變，因此長久以來乾體重設定，需仰賴醫師臨床經驗判斷，並多次”Trial and Error”來回微調才得以定義。北榮腎臟科主治醫師歐朔銘表示，透過此套AI預測系統可即時接收病患高達200組生理和透析機數值，如動、靜脈壓力、血液流速等，利用北榮大數據中心擷取病患病歷多元資料，以「心衰竭＋乾體重」兩大模型，即時進行個人化的AI演算，及早研判心衰竭風險和讓醫護人員預作處置，目前透過這套系統，動態即時地於透析患者每次洗腎時，給予最理想的乾體重，可讓醫生的體重調整誤差從過去的200公克縮限到40公克之內，目前該系統預判透析病患心臟衰竭準確度達90%，也成功協助降低80%的乾體重預估誤差率。同時讓護理人員頻繁巡視與紀錄的時間，從原本平均30分鐘大幅縮減至3分鐘，有多餘心力照護病患透析的併發症和及時處置。

以往在血液透析(洗腎)療程中引發的併發症，例如血壓下降等，醫師多是於症狀發生時，利用當下症狀或儀器資料做判斷才介入治療，且能掌握潛在因子的資料量每人每年僅約1,500筆。本次開發「即時血液透析」人工智慧預判系統，突破限制，即時運算病患高達200組不斷動態變化的生理和透析機數值，如動靜脈壓力、血液流速等，加上納入北榮大數據中心病患病歷資料、檢驗結果、用藥資訊等多元資料，可說分析達每人每年近300萬筆的巨量資料，因而得以有效找出針對「個人量身監測」的異常模式，即時於病患發生心衰竭危機前，搶先發出警報讓醫護人員做預先處置。此一機制目前針對心臟衰竭風險預測準確度達到90%，不僅有助提升病患存活率，還可減少病患因心臟衰竭的再住院率，提高生活品質、減少醫療花費，同時降低家屬照護的身心壓力。

唐德成主任以一位73歲腎友個案分析說明，自身有心血管相關疾病，過去乾體重設定的方法是由醫師藉由臨床經驗、檢驗數值和胸部X光片，判斷肺部積水情形，雖然病患每次花1 ~2周調整乾體重，卻仍然因為心臟衰竭、呼吸喘的問題多次反覆住院。後來藉由AI模型預測找到乾體重最佳數值，病患今年不再住院而改以門診追蹤。

此項專案合作一年半，SAS台灣副總經理陳新銓認為結合醫療專業和資訊庫大數據及SAS數據分析平台是三贏局面，也希望能將此套系統提供給其他醫院、透析院所或洗腎中心共享資源。臺北榮總與SAS預計下一步將拓展AI技術至結合影像辨識資料，預警「肺積水」併發風險。未來雙方將導入邊際運算佈署於更多醫療儀器的應用，協助醫界結合AI技術，加速實踐醫療物聯網，形成模型共享生態圈。