臺大AI研究有成 早篩慢性阻塞性肺病

科技部表示，根據世界衛生組織（WHO）2018年統計，慢性阻塞性肺疾病每年約奪走約300萬人的生命，約每10秒殺死1人，爲全球10大死因第3名，是最嚴重的慢性疾病之一，該組織亦將每年11月的第2個或第3個星期三訂爲「世界COPD日」呼籲大家應重視COPD的危害；在臺灣，慢性下呼吸道疾病則位居十大死因第7名，其中每年有超過5,000人死於肺阻塞。

臺大AI中心傅立成共同主任表示，隨着時代的快速演進，AI、大數據、5G、雲端等新興科技隨之崛起，該如何將新科技與我國既有優勢產業與服務作結合，如我國頂尖的ICT與醫療產業，即是未來發展的重要方向，中心除了戮力研發頂尖的AI核心技術外，更將資源投入生技醫療與AI結合的領域中，結合產、官、學、研、醫等能量，採跨界、跨領域之合作方式，打造AI生醫平臺，期望提升國內生技醫療水平，並帶動臺灣精準健康產業的發展。

賴飛羆教授團隊即是以臺大醫療體系爲研究場域，強調以醫療應用爲主軸，組成臺大醫神團隊，進行臨牀AI 技術之研發、測試及導入應用，發展精準醫療AI 顧問諮詢服務資訊系統，提供多元且個人化的疾病預防、診治和康復照護建議，以作爲醫師醫療決策的輔具，進而提升疾病診治和評估效率水準。

爲了降低患者急性發作的風險，除了COPD患者應自我維持良好習慣外，賴飛羆教授即率領檯大醫神團隊打造「AECOPD發作預測系統」，整合穿戴式裝置、物聯網居家環境感測器、雲端照護平臺、疾病預測模型、智慧型手機APP等技術建構臺大醫神生活型態觀測平臺，協助隨時監測與控制病情，提供臨牀醫師於病人出院後仍可掌握病情發展狀況。研究團隊針對114位COPD病人進行長達一年半長期追蹤評估，蒐集即時生活型態資料、環境資料、臨牀資料Modified Medical Research Council（mMRC）與COPD Assessment Test （CAT），並導入機器學習模型以輔助疾病發作預測模型之建立，目前AECOPD預測模型準確度可達92.5％，此外研究團隊亦發現，生活型態特徵項與環境特徵項對於預測AECOPD有極大的影響力，若僅以生活型態與生活環境資料預測AECOPD，準確度仍可達83.6％，由此可見生活型態與生活環境資料對於精準醫療發展之重要性。