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如何藉AI分析病例大数据优化医疗?

多国都已积极投入建置电子健康纪录系统的建置。法新社

为了因应数码化浪潮,多国都已投入建置电子健康纪录(EHR)系统,譬如美国联邦政府10年来已经投入400亿美元。不过为了进一步善用海量资料,做到实质医疗改善,恐怕还得耗费数月进行资料采矿和分析,费时费力又花钱。

据Healthcare IT News报导,医疗IT供应商MDmetrix了开发基于人工智能(AI)的Mission Control平台,让医院可以监控和评估临床指标,并持续调整治疗方案和工作流程,进而达到改善医疗成效的目的。

以西雅图儿童医院为例,其数年前就改变了常规手术的麻醉方法,新增加在手术前使用止痛药,但是因为从EHR系统无法横向归纳和比较各病患的情况,故虽然可以从系统中掌握个别病人的诊疗纪录,却无法针对同个临床问题比较其它患者的治疗结果,很难评估新方案的成效。

为解决这项难题,其导入MDmetrix的AI平台,每日监控和评估麻醉方案的各项关键指标,包括疼痛指数(Pain Score)、疼痛救援(Pain-Rescue)用药、术后恶心与呕吐、患者待在麻醉后照护中心的时间长短以及再次入院纪录等。

AI工具能帮助医师了解,新疗法实施后是否已经经过了足够时间、累积到足够的手术案例,可以开始评估这些改变的价值,进而确保新的疗程方案能为病患带来最好的效果。

西雅图儿童医院指出,导入AI工具后,成功减少了85%的止痛药物成本,同时患者和父母的医疗满意度也显著提升。相关研究已于日前发表于Anesthesia & Analgesia期刊。

院方指出,借力AI的最终目标,是让没有科技背景的医师也可以自行提出关于临床表现的问题,并且自己找答案。

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