北醫大開發ICU腦損傷病人意識監測及預後決策支援系統,推動智慧醫療技術創新與臨床研究突破

臺北醫學大學醫學資訊研究所李友專教授、萬芳醫院林明錦副院長領軍,與國內外多家醫療機構及產業夥伴攜手合作,於今2024年7月成功獲得國家科學及技術委員會支持,展開為期4年的「臺灣智慧醫療創新加值推動計畫—開發ICU腦損傷病人意識監測及預後決策支援系統」。此系統預期將能大幅提升腦損傷病患的臨床照護品質,為醫療決策提供更精確的支援,並進一步改善治療結果。

計畫特別引入開源軟體研究院(Open Source Software Initiative, OSSI)推動智慧醫療開發與部署的理念,結合腦波監測技術與多模態人工智慧模型,進行病人腦部活動的監控;並透過收集腦波、心率、活動等多種生理信號進行分析,系統能夠即時提供預後預測;加上OSSI開源理念,讓各國研究人員能參與研究與技術優化,快速迭代與測試演算法。【右圖:計畫團隊於7月參加國科會計畫審查會議,左起醫資所楊軒佳副教授、計畫主持人李友專教授、神經醫學中心杜永光前院長、萬芳醫院林明錦副院長、黃芝瑋副研究員】

本計畫已與國內多家醫學中心合作,包括雙和醫院、臺大醫院、花蓮慈濟醫院,以及慢性長照機構如蕭中正醫院等,展開多中心臨床試驗,建立涵蓋腦損傷患者的腦波數據庫。此異質數據庫預計收錄超過400位病患的臨床資料,包括腦波、影像、診斷、治療及預後等數據,提供醫療機構在未來面對類似病患進行診療時的重要參考依據。同時,本計畫也已與美國哥倫比亞大學展開合作,目標為共同發表高質量的國際學術論文,進一步推動智慧醫療與多模態機器學習技術在腦損傷預後領域的應用。

此系統的技術亮點在於其多模態人工智慧模型的應用。透過結合來自不同生理參數的數據,如腦波、心率變異性、活動監控等,系統運用了多模態機器學習技術(MultiModal Machine Learning, MMML)來分析病患的各種生理及臨床資訊。這種技術能在模型訓練過程中融合多重資料集,進一步提升預測準確性,並針對腦損傷病患的預後作出高精度的評估與決策支援。多模態技術的創新還包括對各種資料模態的融合處理,確保在不同資料類型之間能進行有效的數據互補。

本計畫不僅專注於臨床研究,還將與產業界進行深度合作,與華碩雲端(ASUS Cloud)及圖策科技(Graphen, Inc.)攜手,推動腦波監測相關技術的商業應用。預期未來將透過技術轉移和專利佈局,將研究成果導入市場,推動智慧醫療產品的國內外應用。(文/醫學科技學院)【下圖:本計畫採納之OSSI開源服務與應用之概念】

分類: 前期, 前期:加速數位驅動轉型。這篇內容的永久連結