慢性阻塞性肺疾病（COPD）是常見的慢性呼吸系統疾病，位居國人第7大死因。台大團隊今天發布「AECOPD發作預測系統」，預測患者未來7天急性發作可能，準確率達93.5%。
科技部今天發布研究成果記者會。根據臨床資料顯示，慢性阻塞性肺疾病（肺阻塞）會讓病人容易喘氣、呼吸氣流受阻，主要症狀包括呼吸急促、咳嗽、咳痰，肺部退化快，位居全球死因第3名、國內死因第7名，每年超過5000名國人死於肺阻塞，但是初期症狀不明顯，許多案例確診後多是中重症。
台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心（台大AI中心）轄下的台大生醫電子與資訊學研究所教授賴飛羆團隊，結合人工智慧、大數據與雲端運算技術，研發「AECOPD發作預測系統（Acute Exacerbationof COPD, AECOPD）」，蒐集140位COPD病人資料，可以預測未來7天發作可能，準確率達到93.5%。
賴飛羆指出，系統模型包含生活型態、生活環境與臨床等3類資料，透過穿戴式裝置蒐集患者走路步數、心率、睡眠品質等資料，加上安裝在家裡的感測器偵測溫度、濕度、PM 2.5，以及臨床上COPD問卷資料等，為患者提供預防與監測照護。
賴飛羆團隊成員、台大資工系博士吳佳東解釋，系統特別加入生活型態與生活環境資料，包括Garmin、Fitbit或Apple Watch資料，當系統預測病患發作機率高於0.6，或是平均心率高於100時，風險燈號就可能由綠色轉為紅色，提醒醫師、患者風險升高。
台大醫院胸腔內科醫師簡榮彥指出，如果病患可以提早知道未來7天急性發作的可能，可以透過調整生活作息、增加走路步數、留意環境的空氣品質，或是用藥調整等，減少病情急性發作。
醫學上也常用「6分鐘行走測試」評估個案心肺耐力與控制病情，但往往需要護理人員陪同完成，台大團隊這次也透過穿戴裝置、電腦視覺的輔助，把測驗整合到醫院平台，不僅為醫護人員分擔工作、也讓健康照護更全面。
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