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【慢病共病防治4】善用AI「算病」 更精準個人化

圖╱123RF
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聽健康

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相較於癌症的詭譎多變,慢性病相對單純,可預期性高,近幾年來,AI人工智慧、大數據分析等技術發展迅速,台灣腎臟醫學會理事長吳麥斯、糖尿病學會理事長黃建寧、中華民國心臟學會秘書長王宗道等專家均認為,善用AI系統,可精準預測出風險,提高治療及照護品質。

吳麥斯表示,衛福部推動「糖腎共照」,腎臟科醫師看診時,須觀察血壓、血脂等數字,心臟科醫師也會看到糖化血色素等數值,醫院端如能引進數位科技系統,全方位地評估病患的血壓、血糖等資料及相關危險因子,相信能夠提高慢性共病患者的治療品質。

為了民眾容易了解慢性腎臟病,台灣腎臟醫學會以紅橘黃綠等燈號區別,如檢測數字落在綠色區間,風險較低,每年應至少追蹤一次腎功能。如為高風險的橘燈,務必積極治療,每年做兩到三次腎功能檢查,吳麥斯說,如透過衛教及數位科技,病狀控制在橘燈,不致惡化為紅燈,就是最好的永續。

黃建寧指出,在「慢性疾病共照衛教」中,病患就像在高速公路開車,遇到心臟、腎臟科等慢病問題,就進入休息站,接受衛教、治療,再回到高速公路往前開,如能導入AI系統,慢病共病治療就更完善。

黃建寧說,AI有如「自動駕駛」,可自動預測、運算,提醒慢病患者何時至休息站,接受衛教以及治療。

王宗道說,傳統使用三高、年齡、體重、BMI等因子預測心血管疾病風險,準確度僅約七成,原因在於生活、飲食、運動、睡眠習慣、情緒等指標尚未能量化,且慢性腎臟病、代謝症候群等共病未能納入預測平台。

王宗道說,二○二○年起,心臟學會分析健保資料,結果發現,心血管鈣化分數處於「超高風險者」,即使做過血脂檢查,服用抗血脂藥,仍有半數未意識自身血管鈣化嚴重,未接受治療。

二○二一年一項研究透過AI分析四十四萬名心血管疾病高風險群就醫行為,結果顯示,實際就診不到兩成。王宗道說,若能定期量血壓,並規律用藥,可降低百分之五十一心血管疾病發生率及百分之廿六死亡風險。

慢性腎臟病 三高 代謝症候群 慢性疾病

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