手術數位化智能革命 - 新創團隊引領醫療AI新潮流

發布日期 : 2024-06-17

陳彥諭 執行董事

比翼資本管理顧問股份有限公司

 

隨著醫療保健體系逐步從以量為本轉向以價值為本的模式,醫院紛紛尋求數位化手術解決方案,藉以減少手術過程中的變異性、提升病患結果並控制醫療成本。在這股新興風潮中,比翼生醫投資的一家美國新創團隊憑藉其創新的人工智慧(AI)技術與解決方案,正引領著手術醫療的數位化轉型。

新創團隊由美國資深醫療專家與AI科學家組成,團隊專注於開發基於AI的患者風險評估系統及針對主要手術併發症提出建議,適用於各種手術流程。他們的解決方案已獲得國際醫療器材龍頭企業的青睞,手術機器人大廠正積極與新創團隊合作,將AI整合至手術前、中、後的整體照護,優化手術品質管理。

創新AI技術 提升手術品質與效率

新創團隊的AI模型建構原理運用了現代AI軟體開發的標準做法。首先,AI模型需建構在大量的數據基礎上,該新創團隊使用美國700家醫院,超過400萬名的外科患者的知名數據庫,包括美國全國外科品質改善計畫(NSQIP),針對每個手術適應症與預後管理開發基礎模型(general model),例如在腹股溝下血管手術的研究中,其基礎模型共使用72,435個手術案例進行訓練。接著,在原有的基礎模型上,透過遷移學習(transfer learning)技術,針對客戶需求與應用情況客製化特定模型(specific model),並透過客戶提供的臨床數據進行模型微調(fine-tuning),使模型更能契合特定機構的手術操作情境。

資料處理與模型部署全程在Amazon Web Services(AWS)雲端環境中進行,並可依客戶需求透過如Docker等特定軟體平臺,使模型能快速地建立、測試與部屬於特定位置。最終的預測結果將透過專屬Application Programming Interface (API)介面與醫院系統及相關設備整合,為醫療團隊提供即時的風險評估與建議。

手術併發症的預測並不容易,而新創團隊的AI模型在預測大型醫療數據庫的不同手術病患族群表現上,整體準確度皆超過70%,遠優於目前既有的技術,對於解決手術品質與效率等問題有極大的助益。

整合智能賦能手術全流程

新創團隊的手術智能平臺涵蓋手術前、中、後的整個流程,提供個人化風險預測、優化行動建議,並透明呈現相關結果追蹤,有助於提升手術品質、降低成本並減緩風險。

在個人化風險預測層面,平臺將運用機器學習演算法與全國手術數據,針對每位個別病患評估其發生各種手術併發症的風險。模型的準確度更可透過客戶自身的特定數據進行優化調校,提供更精準的風險評估。

在優化行動建議方面,平臺將根據病患的風險程度,推薦適當的護理途徑與分層干預措施,並無縫整合至現有的工作流程中,使建議能真正被醫療團隊採納執行。

最後,平臺會持續追蹤並報告所採取行動對醫院投資報酬率、手術品質、成本控制以及風險降低等各方面的影響,形成一個持續優化的正向循環。

這套完整解決方案已獲得認可與驗證。新創團隊與多家頂尖醫學中心合作的前瞻性研究結果顯示,使用該平臺可有效降低腎功能受損、再入院率、手術部位感染及醫療費用支出等,其中一項研究估計單一服務項目下每1,000名病患可為醫院節省100萬美元的成本。

賦能醫材產業 開創雙贏營利模式

除了為醫院創造價值之外,新創團隊的解決方案也協助醫療器材公司提升其產品的使用效率與獲利能力。以手術機器人產業為例,新創團隊正與國際大廠合作,將病患臨床數據與機器人使用數據整合,建構優化模型,預測並比較機器人手術與其他手術方式(腹腔鏡、開放式手術)的結果,找出可改善之處。

這種創新模式不僅能提高機器人在手術中的使用效率,更有助於促進額外的機器人產品銷售。新創團隊透過與器材大廠建立合作生態系統,為雙方營收開創嶄新契機。

展望未來,新創團隊正著手拓展與更多領導業界的醫療器材與軟體公司的合作關係,持續擴大其AI技術與產品在手術醫療領域的應用版圖。

智慧導航手術新紀元

隨著AI與大數據分析的快速發展,手術流程正經歷一場前所未有的數位化變革。新創團隊深信,未來的手術必將是"個人化、數據驅動及安全"的。要實現這一願景,醫院將需要在標準化作業流程的同時,也能為每一位病患量身打造最佳的個人化護理方案。

不過現今無論在全球或區域層次,手術過程仍然存在高度分散與不一致的現象,醫療團隊普遍缺乏即時資訊來了解哪些作為奏效、哪些需要改善。作為推動手術創新與優化的整體解決方案,新創團隊的出現無疑將為這一領域注入嶄新的動力。

透過團隊的創新科技、產品與商業模式,新創團隊已做好準備,緊緊抓住數位化手術的這股浪潮,將AI的力量充分賦能整個手術醫療服務,開啟醫療品質與效率的新里程。我們有理由相信,未來幾年此新創團隊必將為醫院、醫材業者乃至整個醫療體系,帶來前所未有的顛覆性影響與突破性價值。

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