文章介紹
重症病房有許多病人需要插管接上呼吸器來維持生命,但拔管過早,可能讓病人無法順利呼吸,需再次插管,大幅增加死亡風險;若拔管過晚,則會拖延病人的康復,甚至引發感染等併發症。
黃國揚醫師團隊嘗試運用人工智慧(AI)技術分析病人狀況,幫助醫療團隊準確判斷拔管的時機。他們蒐集 2015 年到 2020 年,289 名台灣病患的呼吸數據,並將這些數據輸入人工智慧系統進行分析,測試了三種深度學習模型:RNN(循環神經網路)、LSTM(長短期記憶模型)、GRU(門控循環單元模型)。
研究結果顯示,GRU 模型結合 Tanh 的啟動函數,在所有測試中表現最佳,尤其是在每 30 秒平均化數據下,模型能更好地捕捉病患的狀態變化,準確率達到 94.44%。相較於其他人工智慧模型,GRU 模型運算速度更快且效能穩定,更適合應用在臨床實際環境中。
有了人工智慧輔助的拔管預測方法,醫療團隊能更有信心決定何時拔管,減少不必要的失敗風險,讓病患與家屬更安心。
恭喜黃醫師!
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臨床研究 / 論文寫作