台湾洗肾人囗密度位居全球第一，每年的洗肾人囗已超过9万人，健保为此必须支出393亿元以上的经费，形成健保沉重的负担。根据卫福部国民健康署网站资料显示，引起肾脏病的原因很多，例如糖尿病、高血压、年龄老化、肥胖等，使得台湾洗肾人囗居高不下。在年洗肾人囗当中约5成洗肾病患因心血管疾病死亡。为能及早预警与及时处置，台北荣民总医院与赛仕(SAS)电脑软体公司携手打造「即时血液透析」人工智慧(AI)预判系统，能够利用即时分析洗肾机巨量连续型资料来预判心衰竭风险，亦即能够即时接收与运算血液透析仪(俗称「洗肾机」)的庞大连续性生理数值，为肾友找出「个人化」的并发症成因，以及回溯病患的个人病史资料，预判其潜在心脏衰竭机率，同时找出病患洗肾後最隹的体重，减少肾友因脱水不足所造成的呼吸不顺与心脏衰竭再住院的风险，提高每次洗肾效益。

台北荣民总医院与SAS共同发表「即时血液透析AI预判系统」，图为台北荣民总医院院长许惠??(中)与SAS总经理陈恺新(左二)等人在合作仪式合影。

台北荣总内科部部主任唐德成表示，相较於过往碍於技术限制只能利用人工抄写与资料的回溯性分析，透过这次与SAS的合作，让北荣做到『毫秒』级即时掌握并监测每位病患独特的因子，达到人工智慧的预判，可谓是成功迈向智慧医疗的重要里程。

SAS台湾总经理陈恺新认为未来医学是化被动为主动，导入人工智慧即时串流分析，有利於北荣全院推展医疗物联网。届时不仅能以精准数值提升诊疗效率，还可进一步为医院累积『相似病患(Patients Like You)』的珍贵数据库，加速实践个人化疾病风险预测。

洗肾治疗的理想体重(即乾体重)设定一直是重要课题。所谓的「乾体重」是指洗肾病患在透析治疗後，身上没有发生四肢水肿或脱水过多的情形，且血压正常无不适现象，就是医师为洗肾病患设定最适当的理想体重。毕竟在洗肾时若脱水速度太多或太快，容易让病患洗肾时血压下降，引发休克甚至死亡。

然而病患理想的乾体重会随身体状况而略有改变，因此长久以来乾体重设定，需仰赖医师临床经验判断，并多次”Trial and Error”来回微调才得以定义。北荣肾脏科主治医师欧??铭表示，透过此套AI预测系统可即时接收病患高达200组生理和透析机数值，如动、静脉压力、血液流速等，利用北荣大数据中心撷取病患病历多元资料，以「心衰竭＋乾体重」两大模型，即时进行个人化的AI演算，及早研判心衰竭风险和让医护人员预作处置，目前透过这套系统，动态即时地於透析患者每次洗肾时，给予最理想的乾体重，可让医生的体重调整误差从过去的200公克缩限到40公克之内，目前该系统预判透析病患心脏衰竭准确度达90%，也成功协助降低80%的乾体重预估误差率。同时让护理人员频繁巡视与纪录的时间，从原本平均30分钟大幅缩减至3分钟，有多馀心力照护病患透析的并发症和及时处置。

以往在血液透析(洗肾)疗程中引发的并发症，例如血压下降等，医师多是於症状发生时，利用当下症状或仪器资料做判断才介入治疗，且能掌握潜在因子的资料量每人每年仅约1,500笔。本次开发「即时血液透析」人工智慧预判系统，突破限制，即时运算病患高达200组不断动态变化的生理和透析机数值，如动静脉压力、血液流速等，加上纳入北荣大数据中心病患病历资料、检验结果、用药资讯等多元资料，可说分析达每人每年近300万笔的巨量资料，因而得以有效找出针对「个人量身监测」的异常模式，即时於病患发生心衰竭危机前，抢先发出警报让医护人员做预先处置。此一机制目前针对心脏衰竭风险预测准确度达到90%，不仅有助提升病患存活率，还可减少病患因心脏衰竭的再住院率，提高生活品质、减少医疗花费，同时降低家属照护的身心压力。

唐德成主任以一位73岁肾友个案分析说明，自身有心血管相关疾病，过去乾体重设定的方法是由医师藉由临床经验、检验数值和胸部X光片，判断肺部积水情形，虽然病患每次花1 ~2周调整乾体重，却仍然因为心脏衰竭、呼吸喘的问题多次反覆住院。後来藉由AI模型预测找到乾体重最隹数值，病患今年不再住院而改以门诊追踪。

此项专案合作一年半，SAS台湾??总经理陈新铨认为结合医疗专业和资讯库及SAS数据分析是三赢局面，希??能将此套系统提供给其他医院、透析院所或洗肾中心共享资源。台北荣总与SAS预计下一步将拓展AI技术至结合影像辨识资料，预警「肺积水」并发风险。未来双方将导入边际运算布署於更多医疗仪器的应用，协助医界结合AI技术，加速实践医疗物联网，形成模型共享生态圈。