記者汪惠松∕台南報導
奇美醫學中心研發「早期預測成功脫離呼吸器時機之AI系統」，輔助醫療人員預測重症病人脫離呼吸器決策，上線後病人平均使用呼吸器時間減少18小時，並提高成功拔管率。
去年底一位新冠肺炎病人因肺炎合併敗血性休克及多重器官衰竭，住進專責ICU，經團隊照顧病情漸改善準備脫離呼吸器。由於無法有家屬陪伴及探視，病人情緒激動幾度欲扯掉管路，經運用AI早期預測成功脫離呼吸器時機，移除氣管內管順利轉出ICU。
奇美醫品質管理中心主任暨加護醫學部主治醫師陳欽明表示，呼吸器（MV）是一把雙面刃，它是加護病房（ICU）病人續命的重要維生儀器，但是也可能引起呼吸器相關的合併症，例如感染、肺損傷等，同時它也會造成醫療資源龐大的支出，因使用呼吸器的重症病人比起一般住院病人，整體的住院天數、儀器、藥物、費用跟死亡率都會比較高。因此照顧插管的重症病人，縮短呼吸器輔助時間是一個重要的參考指標。
雖然臨床上70％病人能嘗試呼吸器脫離及移除，但脫離呼吸器的最佳時機有時難以判斷，過早或過晚脫離呼吸器都可能引發相關不良反應；若延遲拔管病人可能每天增加1～3％的呼吸器相關肺炎機會。因此掌握適當時機移除呼吸器，在醫療品質與醫療成本上均相當重要。
陳欽明指出，傳統呼吸器脫離評估準則無法適用於各種病人，且無量化數據，加護醫學部研發以人工智慧技術分析透過雲端接收相關大數據，結合現有加護病房與呼吸治療系統，完成「早期預測成功脫離呼吸器時機之人工智慧系統」，於2020年正式上線使用至今。
他說，院方統計加護病房導入這套系統輔助前後差異，發現病人平均使用呼吸器時間可減少約18小時，成功拔管率也提升，節省不少相關費用。
