臺大AI研究有成 早篩慢性阻塞性肺病

臺大AI研究有成 早篩慢性阻塞性肺病

科技部表示,根據世界衛生組織(WHO)2018年統計,慢性阻塞性肺疾病每年約奪走約300萬人的生命,約每10秒殺死1人,爲全球10大死因第3名,是最嚴重的慢性疾病之一,該組織亦將每年11月的第2個或第3個星期三訂爲「世界COPD日」呼籲大家應重視COPD的危害;在臺灣,慢性下呼吸道疾病則位居十大死因第7名,其中每年有超過5,000人死於肺阻塞。

臺大AI中心傅立成共同主任表示,隨着時代的快速演進,AI、大數據、5G、雲端等新興科技隨之崛起,該如何將新科技與我國既有優勢產業與服務作結合,如我國頂尖的ICT與醫療產業,即是未來發展的重要方向,中心除了戮力研發頂尖的AI核心技術外,更將資源投入生技醫療與AI結合的領域中,結合產、官、學、研、醫等能量,採跨界、跨領域之合作方式,打造AI生醫平臺,期望提升國內生技醫療水平,並帶動臺灣精準健康產業的發展。

賴飛羆教授團隊即是以臺大醫療體系爲研究場域,強調以醫療應用爲主軸,組成臺大醫神團隊,進行臨牀AI 技術之研發、測試及導入應用,發展精準醫療AI 顧問諮詢服務資訊系統,提供多元且個人化的疾病預防、診治和康復照護建議,以作爲醫師醫療決策的輔具,進而提升疾病診治和評估效率水準。

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爲了降低患者急性發作的風險,除了COPD患者應自我維持良好習慣外,賴飛羆教授即率領檯大醫神團隊打造「AECOPD發作預測系統」,整合穿戴式裝置、物聯網居家環境感測器、雲端照護平臺、疾病預測模型、智慧型手機APP等技術建構臺大醫神生活型態觀測平臺,協助隨時監測與控制病情,提供臨牀醫師於病人出院後仍可掌握病情發展狀況。研究團隊針對114位COPD病人進行長達一年半長期追蹤評估,蒐集即時生活型態資料、環境資料、臨牀資料Modified Medical Research Council(mMRC)與COPD Assessment Test (CAT),並導入機器學習模型以輔助疾病發作預測模型之建立,目前AECOPD預測模型準確度可達92.5%,此外研究團隊亦發現,生活型態特徵項與環境特徵項對於預測AECOPD有極大的影響力,若僅以生活型態與生活環境資料預測AECOPD,準確度仍可達83.6%,由此可見生活型態與生活環境資料對於精準醫療發展之重要性。

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