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內科醫學會研究首獎 台東馬偕重症團隊再發光

▲台東馬偕重症研究團隊,榮獲內科醫學會研究首獎。(圖/記者楊漢聲翻攝)

▲台東馬偕重症研究團隊,榮獲內科醫學會研究首獎。(圖/記者楊漢聲翻攝)

記者楊漢聲/台東報導

台東馬偕重症研究團隊再傳佳績,由馬瑞菊督導(第一作者)及心臟內科蘇珉一醫師(通訊作者)合著之論文《運用機器學習於加護病房肝硬化重症病人之死亡預測》,榮獲110年內科學誌優秀論文獎原著類第1名。蘇珉一醫師於12月3日內科醫學會會員大會中,代表研究團隊從學會理事長張上淳手中領取這份榮譽。

身為內科加護病房主任的蘇醫師表示:感謝馬瑞菊督導長期帶領整個護理部對重症相關研究的推動,有品質的改善才有研究的亮點的產出,得獎就是肯定,肯定大家的辛苦與付出。本研究是藉由近年來人工智慧發展的機器學習方式,來預測出肝硬化病人長期之死亡風險,使醫療團隊得以參考並利於快速決策病患未來的醫療方向,研究不僅有創意且對臨床有實質的幫助,贏得內科醫學會評審們一致肯定。

本研究第一作者馬瑞菊督導表示:台東馬偕為台東地區急重症後送醫院,加護病房醫療團隊長期接觸重症病人,目前對肝硬化患者的研究主要集中在加護病房住院中的死亡率。然而肝硬化長年佔據國人十大死因排行榜,病情變化相當快速且難以察覺,其危險與急迫性不可忽略,關於入住加護病房之肝硬化患者其出院後的長期存活結果所知甚少,很難預測哪些患者屬於高風險族群,也尚未有專門評估肝硬化病人長期預後結果的評分系統。

近年人工智慧崛起,學者從中構思出機器學習的概念,其具備高度擴展性與自由度及預測結果的一致性。由於目前仍需要透過人為介入進行調整,如何互補來增加整體醫療準確度,但又能與臨床實際運作相互結合便是本研究的方向。本研究藉由機器學習來預測肝硬化病人長期之死亡風險,藉此尋找潛在危險族群,尤其台東地區民眾對於醫療資訊的取得較為不易,縱使能夠取得,也要付出相較於其他地區更高的花費與時間,因此更需要輔助診斷系統即機器學習來降低醫療資源不對等之情形。

近年來台東馬偕重症研究團隊不斷努力下,除了這次以「運用機器學習於加護病房肝硬化重症病人之死亡預測」榮獲〝110年內科學誌優秀論文獎〞原著類第1名外,過去研究團隊也曾在〝109年內科學誌優秀論文獎〞以「東部區域醫院加護病房不施行心肺復甦術醫囑之流行病學調查」摘取原著類第2名、2019年則代表醫院以「介入SDM 提升加護病房末期病人撤除氣管內管簽署率」參加第14屆環台醫療策略聯盟醫療品質成果競賽得到「金獎」、2017年在台灣急診醫學會主辦之冬季學術研討會中獲得口頭發表第2名。

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