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        APIE2022第3屆

        亞太國際智能裝備博覽會

        The 3rd Asia-Pacific International Intelligent Equipment Exposition

        2022.7.18-22 青島紅島國際會議展覽中心
        動態正文
        “實時數據庫+AI技術”打開精準醫療的未來之門!
        2022-02-23

              伴隨著醫療行業的飛速發展,如何能針對每位患者的病情和個體差異,快速、精確地選擇適合的診療方案,成為了人們關注的新焦點。在臨床實踐中,如何最大化病患問診效率和利益,具備個性定制化的“精準醫療”已然成為了行業發展的重大趨勢。在不斷涌現的大數據、AI人工智能等先進技術的幫助下,醫療領域也迎來了優化革新的大好機遇。

          例如在心衰致死風險較大的腎透析領域,過去對于醫生經驗的過度依賴,讓越來越多患者就醫的利益難以得到最佳保障。為了提前預測病人心衰竭的風險,高效、精準地完成透析前的干體重預測工作,臺北榮民總醫院選擇了可靠的PISystem作為實時數據庫,并在前沿AI算法的幫助下,讓院內的醫護人員通過大屏幕,一眼就能識別高風險病患和風險因子,真正做到運籌毫秒之中,決勝千里之外,大幅推進了“精準醫療”的建設進程。

          精準醫療破解傳統腎透析高風險難題

          腎臟作為人體的重要器官,承擔著過濾血液、排除代謝廢物、平衡水分電解質等關鍵功能。對于腎功能不足以維持生存的病患而言,腎透析是除了腎移植外唯一的保命手段。然而,突發心衰竭現已成為腎透析的“頭號”風險:據統計,2019年,全球約有350萬慢性腎功能衰竭患者接受腎透析治療,其中,僅臺灣地區每年就有超過9萬人洗腎,洗腎人口密度居世界首位,而這其中有半數病患是因心血管疾病而死亡,心衰竭系腎透析病患重要死因之一。

          為何腎透析會引發心衰竭?這與透析對于干體重設定的高準確性要求有關。在透析過程中,病患水分脫太少或者洗太干,都可能會出現肺積水、耳鳴、抽筋以及血壓忽低忽高等并發癥,長期以往則可能導致心臟擴大、心衰竭。一般來說,患者每次透析時長約為4小時,每月平均洗13次之多,干體重估算不準確,除了給患者多添一重痛苦外,有時還可能帶來致命的風險。

          而值得注意的是,干體重預測和調整并不簡單,一般約為病人體重的5%,由于患者體重的動態變化,每次透析前都需要微調脫水量。且每當患者出現腎透析的并發癥時,都需要靠醫生依據當下病況和儀器判斷,再進行針對性的治療。

          在沒有更優解決方案替代的情況下,一直以來,腎透析長期高度依賴于醫生的經驗積累。然而,即便是經驗豐富的醫生,也需要至少3個月到半年的反復試驗,才能抓取到該病患準確的干體重建議值。這些年,伴隨著腎透析病患數量與日俱增,醫療資源日漸緊張,對擺脫這一領域高風險現狀的緊迫需求,將個性化、定制化的“精準腎透析”推上了時代的風口浪尖。

          AI實時預警系統實現精準腎透析

          可喜的是,近年來大數據、AI人工智能技術應用的曙光,開拓了人們解決棘手問題的視野,越來越多的醫療機構都洞察到了挖掘數據價值的重要性。前幾年,臺北榮民總醫院就建立過一個血液透析的無紙化系統,該系統雖然能記錄治療過程的部分信息,但仍需護理人員每隔半小時手抄參數,除效率低下外,該系統只能做到歷史查詢,難以實時應對突發狀況。

          在數據為王的時代,臺北榮民總醫院整合院內信息系統與儀器物聯網串流數據,并以毫秒級的數據采集,完成連續型醫療串流數據庫,攜手打造領先醫療界的臨床實時決策支持系統的應用——腎臟科血液透析。來自臺北榮民總醫院的腎透析主治醫生,與PI System和SAS的技術合作伙伴在一年半內歷經多輪會談,克服了數據甄選、數據對齊等重重挑戰,挑選出了最關鍵的10組指標(如左心室射出功率LVEF為主要指標),并基于醫院大數據中心的健保資料(包括病歷、檢驗結果、用藥信息等),以及血液透析機每秒產出的上百組實時參數,最終訓練出了一套腎透析AI預警系統。

          這套實時血液透析AI預警系統,可以根據血液透析機每秒產出的200組實時參數,準確預測病人心衰竭風險,準確率高達90%。此外,臺北榮民總醫院還在成功訓練出心衰竭風險預測AI后,利用這些數據訓練了干體重預測AI,成功將誤差值縮小至40克(誤差較過去降低了80%),為患者帶來了巨大利好的同時,有效解決了院內醫患供需不平衡的痛點。

          在AI廣泛應用的年代,臺北榮民總醫院結合大數據中心歷史數據,在SAS VIYA數據分析平臺支持下,利用AutoML技術構建出更精準的血液透析中病人相關風險實時預測模型,并結合邊緣(Edge)運算,提供更實時、更安全的洗腎作業環境。洗腎中心的系統儀表板,能夠清晰地呈現所有透析病人的ID和健康狀況(如上圖),并以不同顏色來標識病患的嚴重程度和風險類別。值得一提的是,專家知識與先進AI技術的結合,讓該系統不僅具備了實時預警功能,更讓其成為了可以代替醫生做出精確判斷的專家系統。得益于此,醫護人員可以一目了然地獲取高風險病患的信息和風險因子,并做到及時監控和響應。

          背后的主角:PI System實時數據庫

          不難發現,破局“精準醫療”的關鍵,在于海量醫療數據價值的挖掘。同樣是處理數據,和過去的無紙化記錄相比,這套AI預測系統無疑具有碾壓性的優勢。如果僅僅是“新瓶裝老酒”,并不足以實現預測精度的質變。有別于多數醫療機構的AI基于歷史數據來預測的模式,臺北榮民總醫院的AI預警系統得以實現毫秒級精準預測,離不開背后強大PI System實時數據庫的支持。

          眾所周知,系統預測的及時與準確與否,取決于數據采集和處理的密度。對于醫療行業來說,系統的秒級響應是關鍵,多一分敏捷,患者就多一分生的希望。以洗腎機為例,其運行產生的數據量龐大,對于數據庫處理能力的高要求不言而喻。且不論一般數據庫無法勝任秒級的AI響應速度,這套系統表現出色的關鍵,在于PI System可以實時處理海量數據,最高每秒可達上萬筆。不僅如此,PI System還具有強大的資料壓縮能力,它只會記錄有變動的數據,因此不會快速消耗硬盤容量,大大降低醫院系統運營的成本。

          在PI System數據庫中,患者每次腎透析采集到的各項數據,除了會上傳至醫院大數據中心外,還會通過ODBC/WebAPI/AFSDK的連接方式,交由AI算法進行快速演算,并在洗腎中心監測大屏等HMI設備上展示。在一年半的時間里,PISystem已經處理了1.1億條數據,包括靜脈壓、血流量、導電度、脫水速度、脫水量、透析液流速等,為最終心衰風險和干體重預測AI的打造打下了穩固的地基。

          此外,數據的安全性和病患的隱私保護是醫療行業的重要考量之一。開源數據庫雖然免費,但在出現問題時無法追根溯源,其不可靠性會給醫院帶來求償無門的隱患。而PI System為醫院建立的專用數據庫,不與云端或外網連接,可有效保障著患者隱私,全無后顧之憂,這也是臺北榮民總醫院選擇PI System的重要原因之一。

          “數智”濟世:AI大數據分析大有可為

          迅捷強大的信息采集和處理能力、可靠的信息安全保障,在臺北榮民總醫院打造的腎透析AI預警系統中,PI System的強大性能得到了淋漓盡致的體現?,F如今,臺北榮民總醫院配備的60臺腎透析設備,都已全數接入PI System。未來,隨著AI模型的持續深度優化,該系統的準確度還有望提升到和人類醫生一樣的95%。在造福更多被腎衰竭、尿毒癥困擾的病人的同時,大幅降低就診患者突發心衰竭的風險。屆時,病人也將享受到更快捷、更安全、更具個性化的腎透析過程。

          在醫療服務品質掛帥的時代,臺北榮民總醫院將持續讓實時AI分析系統在SAS云原生平臺做到發展與運維(DevOps)自動化,并力求在符合臨床診療指引(Clinical PracticeGuideline)下,讓模型從開發、部署及運營,不斷地被驗證、管控,以自動化、標準化的流程重復訓練,確保模型效能,以提供更精準的參考依據,確保輔助診療的安全性,并朝向臺灣食藥署“軟件即醫療器材”(Software as MedicalDevice, SaMD)的方向發展。

          當然,臺北榮民總醫院的這套AI預警系統的構建巧思,不光局限于其“數與智”的結合、歷史與實時數據的融合,更在于該解決方案強大的擴展性和可復制性。在腎透析AI實時預警系統大獲成功后,臺北榮民總醫院通過繼續優化模型,進一步打造出了肺積水AI預警系統。放眼未來,醫院還將采用國際醫療數據交換標準FHIR,讓模型更容易介接不同廠牌設備的數據,將AI模型商品化,并期望將醫院ICU內的呼吸機、Artificial Liver Support System(人工肝臟支持系統)、ECMO(葉克膜)等重要設備,全面接入相應的AI預警系統,造福更多的重癥患者。

          懸壺濟世,醫者仁心。醫療行業的寶貴精神品質,始終與時代的車輪一同前行。近年來,在客制化需求日益高漲的現代醫療領域,“實時數據庫+AI技術”的黃金搭檔已與醫護工作人員一同承擔起濟世的重擔。作為遍布147個國家/地區的領先的運營數據管理平臺,PI System也通過與AI大數據分析技術的結合,讓數據的價值得以最大化,為醫療行業貢獻了實現“精準醫療”的新思路,為數以萬計的患者奏響健康的福音。


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