台灣洗腎人口密度位居全球第一，年洗腎人口超過9萬人(註1)，其中約5成洗腎病患因心血管疾病死亡(註2)。為能及早預警，臺北榮民總醫院與全球數據分析領導者SAS，攜手打造「即時血液透析」人工智慧(AI)預判系統，即時接收與運算「血液透析儀」即俗稱「洗腎機」的龐大連續性生理數值，為腎友找出「個人化」的併發症成因，預判其潛在心臟衰竭機率，同時找出病患洗腎後最理想的體重，減少腎友因脫水不足所造成的呼吸不順與心臟衰竭再住院的風險，提高每次洗腎效益。

目前該系統預判透析病患心臟衰竭準確度達90%，也成功協助降低80%的乾體重預估誤差率。而即時警示功能，也讓第一線護理人員原先頻繁巡視與紀錄的時間，從平均30分鐘大幅縮減為3分鐘，使其有更多餘力照護病患透析的併發症和及時處置。此「即時血液透析」人工智慧(AI)預判系統下一步還將結合影像辨識資料，預警肺積水併發風險。
臺北榮總內科部唐德成部主任表示: 「過往礙於技術限制只能利用人工抄寫與資料的回溯性分析，透過這次與SAS的合作，讓我們做到『毫秒』級即時掌握並監測每位病患獨特的因子，達到人工智慧的預判，可謂是成功邁向智慧醫療的重要里程。」

SAS台灣陳愷新總經理也回應:「未來醫學是化被動為主動，導入人工智慧即時串流分析，有利於北榮全院推展醫療物聯網。屆時不僅能以精準數值提升診療效率，還可進一步為醫院累積『相似病患(Patients Like You)』的珍貴數據庫，加速實踐個人化疾病風險預測。」

以往在血液透析(洗腎)療程中引發的併發症，例如血壓下降等，醫師多是於症狀發生時，利用當下症狀或儀器資料做判斷才介入治療，且能掌握潛在因子的資料量每人每年僅約1,500筆。本次開發「即時血液透析」人工智慧預判系統，突破限制，即時運算病患高達200組不斷動態變化的生理和透析機數值，如動靜脈壓力、血液流速等，加上納入北榮大數據中心病患病歷資料、檢驗結果、用藥資訊等多元資料，可說分析達每人每年近300萬筆的巨量資料，因而得以有效找出針對「個人量身監測」的異常模式，即時於病患發生心衰竭危機前，搶先發出警報讓醫護人員做預先處置。此一機制目前針對心臟衰竭風險預測準確度達到90%，不僅有助提升病患存活率，還可減少病患因心臟衰竭的再住院率，提高生活品質、減少醫療花費，同時降低家屬照護的身心壓力。

此外，洗腎治療的理想體重即乾體重 (註3)設定一直是重要課題。如果洗腎時脫水速度太多或太快，容易讓病患洗腎時血壓下降，引發休克甚至死亡。然而病患理想的乾體重會隨身體狀況而略有改變，因此長久以來乾體重設定，需仰賴醫師臨床經驗判斷，並多次”Trial and Error”來回微調才得以定義。目前透過這套系統，動態即時地於透析患者每次洗腎時，給予最理想的乾體重，可讓醫生的體重調整誤差從過去的200公克縮限到40公克內，誤差率成功降低了80%，給病患最適切的脫水量診療，讓腎友到醫院洗腎效率得以提升。

此次分析個案中，即有一位73歲腎友，因本身已存在心血管相關疾病，過去乾體重設定的方法是由醫師藉由臨床經驗、檢驗數值和胸部X光片，判斷肺部積水情形，但是病人仍然短時間內多次因為心臟衰竭、呼吸喘的問題反覆住院。目前藉由人工智慧模型的預測，已有效建議醫護人員乾體重值，並成功掌握病患因心衰竭住院的因子，病人現在已能規則於門診追蹤。

臺北榮總與SAS預計下一步將拓展人工智慧(AI)技術至結合影像辨識資料，預判病患「肺積水」機率，進一步掌控體液過多對洗腎病患帶來的呼吸急促、心衰竭及高血壓的風險。未來雙方還將導入邊際運算佈署於更多醫療儀器的應用，協助醫界結合人工智慧技術，加速實踐醫療物聯網。
註1: 資料來源:衛生福利部中央健康保險署-108年度門診透析預算執行概況
註2:美國腎臟資料系統(USRDS, US Renal Data System) 2008年統計資料
註3:「乾體重」是指透析後的體重，透析病人在透析治療清楚液體後，身上沒有發生水腫或脫水過多的情形，且血壓正常無不適現象，此體重稱為乾體重。乾體重會隨身體狀況而有所增減，所以需要不斷地評估並持續進行監測。