為了提升居家醫療服務的便利和安全，中國醫藥大學附設醫院(簡稱中醫大附醫)居家透析科與亞洲大學資工系攜手合作，最新研究項目「使用人工智慧輔助診斷腹膜透析病患的導管出口感染」成功獲得國科會大專學生研究計畫的補助。這項研究針對台灣洗腎人口密度全球第一的現象，專注於解決居家洗腎安全性的挑戰，並為智慧醫療領域開拓新的可能性。

圖為中國醫藥大學研究生陳冠齊（左一），亞洲大學資工系教授 林俊淵(左二)，指導教授/中醫大附醫居家透析科主任王怡寬 (右二)，中醫大附醫內科部腎臟系主治醫師張育瑞(右一) 合影。

傳統洗腎治療需要病患每週到醫院2至3次，給身體帶來負擔的同時也增加院內感染風險。然而，居家腹膜透析治療的興起讓病患能夠在家中自行洗腎，每月僅需回診1次確認透析狀況。但居家環境和操作時的衛生狀況可能引發感染風險。目前，傳統的臨床方法需要病患自行對導管出口狀況進行觀察和初步評估，使得診斷的準確率和效率受到限制。

為了解決這個問題，中醫大附醫腎臟醫學中心副院長賴彬卿，居家透析科主任王怡寬，腎臟系主治醫師張育瑞結合AI人工智慧的影像辨識技術，期望利用大規模的腹膜透析病患臨床影像資料進行深度學習和影像辨識模型訓練，實現以AI快速檢測和辨識腹膜透析出口感染的早期異常跡象。

王怡寬表示：「為了避免導管口感染不自覺而引起嚴重的腹膜炎，我們期望使用AI技術對病患進行早期初步評估。病患只需透過智能手機或其他設備，拍攝並上傳導管出口的照片，系統即可迅速進行分析並提供即時結果」。如能實現該智能分析系統，病患將能輕鬆進行自我檢測，不僅節省時間及交通費用，同時也提高對導管出口感染的早期警覺。這項創新的應用將能為居家洗腎提供更安全的環境，讓病患更利於自我管理健康狀態。

雙方跨界合作，透過麗臺科技AIDMS AI管理平台，以無程式碼方式進行研究，專業無縫對接，促成醫學與AI之間的融合。相較之下原本預估需6個月的研究在使用AIDMS後僅需1個月就能完成。

透過AIDMS無程式碼的方式進行AI研究，無需撰寫AI演算法，AIDMS提供眾多預先內建的AI模型，這些模型具有多樣性，讓研究者可以在短時間內通過不同AI模型訓練找到最適合的模型，加速完成研究。