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从病历大数据揪出冠心症猝死倾向,可提早数年来预防

  在台湾,心脏和脑血管疾病是第二与第四大死因,而「冠心症就是造成猝死的原因。」林口长庚纪念医院检验医学部主治医师王信尧指出,虽然发作时间短得让人措手不及,「但冠心症其实是经年累月而来的疾病,比如持续3、5年不良生活习惯,才会造成。」判断冠心症的传统方法,多半是透过心电图、冠状动脉计算机断层扫描、心导管检查等,但王信尧发现,这个疾病的形成,其实从患者历年的抽血健检和病历资料就可看出。也因此,他与同事运用长庚医院数十年的大数据,开发了一套冠心症预警系统,可提早揪出冠心症趋势,即早给予患者治疗。


从病历大数据揪出冠心症猝死倾向,可提早数年来预防


  从更全面的角度看数据,不用医疗影像就能揪出冠心症倾向


  定期的健康检查可预防疾病发生,一般医院健检会产生各项数值,比如血糖、血压、高低密度胆固醇等。王信尧表示,传统医院诊断时,偏向单变量分析(Univariable analysis),也就是从个别较高的检验值,来推断罹患特定疾病的机率。


  但他认为,许多检验值,其实都与心脏血管疾病息息相关,应该要从更全面的角度来诊断。因此,他与团队采多变量分析(Multivariable analysis)方法,利用林口长庚过去十年累积的20几万笔资料,包括接受心血管标志筛选套组的成年人电子病历资料与临床资讯,像是性别、年龄、身体质量指标、高血压病史、糖尿病史、血脂、糖化血色素、微白蛋白等近20项病理资讯,来训练一套冠心症预测系统,可根据民众健检数值,来预测未来数年罹患冠心症的风险,进而给予相关建议和疗法等。


  这套系统耗时1年打造,在初始开发阶段时,王信尧坦言,团队并不晓得哪种程序语言和算法最适合疾病预测,因此,在语言上,他们尝试了R与Python,而在学习方法上,则尝试了机器学习和深度学习。


  最后,团队发现:「传统统计的逻辑回归(Logistic regression)和线性回归(Linear regression)表现还不错,深度学习反而会造成过度拟合(Overfitting)。」王信尧指出,这套系统准确率约8成,目前正在医院内部不断测试,但已取得专利。


  50万笔蛋白质大数据,靠AI分辨致病细菌类型对症下药


  另一方面,王信尧也利用长庚大数据,与团队开发另一套微生物特性的鉴定AI,要快速辨识出感染疾病的微生物特性,来判断抗药性,让医生对症下药、给予正确的抗生素来治疗。


  王信尧指出,一般治疗感染疾病的病人,通常要先透过仪器检验,比如用质谱仪检验病人的痰,从中找出致病细菌,再根据细菌的抗药性来开药。虽然质谱仪隔天可以得到致病细菌的检验结果,但是,医生要判读资料来找出合适的药物,仍需3天以上的时间。所以,医生得在病患就诊当下,先凭经验开药,待检验结果出炉后,再针对致病微生物另外开药。


  为了缩短正确开药时间,王信尧团队自2年前开始,就利用长庚既有的50万笔质谱仪蛋白质资料,来设计、训练AI算法,来从上千个蛋白质特征中,挑出特定的特征,来判断细菌特性,经过一步步优化、扩大细菌判读种类,今年,医生只需上载检验资料后,系统就能快速判断出致病细菌,以及该用或不该用何种药物治疗。他指出,这套系统可将开药时间缩短为1天,在内部测试上,准确率达9成以上,也取得专利,预计明年进入临床阶段。


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