AI人工智慧急性腎損傷預測輔助軟體
Acura Acute kidney injury (AKI) Prediction Software
臨床困境/
- 研究結果顯示,AKI發生後7天內僅有29% 病人其腎功能完全恢復,12%腎功能將持續惡化[1] ,出院時僅有26%病人其腎絲球過濾率回復至基礎值的50%以上[2]。
- 重症加護病房的病人發生急性腎衰竭的比率為30~40%,需要洗腎的比例高達50%,不僅伴 隨高昂醫療支出,更有高達50~80%的死亡率[3] 。
目 標/
- 早期診斷急性腎損傷,提供適切治療
產品特色/
- 藉由機器學習演算法,提供24小時後病人發生急性腎損傷的機率值
- 輔助醫事人員判斷發生急性腎損傷(AKI)的風險,聚焦高風險病人提供照護參考
- 早期診斷,早期病因介入,降低急性腎損傷的程度,增加腎功能恢復的機會
預期用途與適用範圍/
- 加護病房年齡滿20歲之成人
- 藉由機器學習演算法,提供醫事人員未來24小時後,病人發生AKI的機率值
- 預測模型採用特徵權重值的排序,輔助醫事人員判斷發生AKI的風險
- 聚焦高風險病人提供照護參考
- 本產品提供之風險值為一發生之概率,不等同實際發生之絕對值
許可證字號:衛部醫器製字第008112號
醫學權威與專家的建議/
- 在重症加護單位,常常可見急性腎損傷(Acute Kidney Injury, AKI)的病例,不但增加病 人死亡率,在住院中及出院後甚至需要長期透析,這不同於往常的實務面問題,無疑地是腎 臟醫學與重症醫學界必須共同面對與解決的當務之急- 台灣腎臟醫學會 黃尚志 理事長
- 這些急性腎損傷病人日後併發慢性腎病和末期腎病的風險很高,即使這些病人離開加護病房 甚至脫離洗腎,都需與腎臟科醫師合作,進行長期的追蹤與診療,避免惡化成慢性腎病和末 期腎病- 重症醫學會 黃瑞仁 理事長
- 急性腎損傷患者的病情複雜,變化迅速,如何掌握治療時機對腎臟科和急重症醫師是一個極 大的挑戰,如何早期診斷急性腎損傷,並給予適當的治療,縮短病程與加速腎功能恢復的時 間,以減少死亡率,是大家共同努力的目標-台灣急救加護醫學會 蔡維謀 理事長
- 曾發生急性腎損傷的病人未來產生慢性腎臟病與末期腎病之風險亦會大大提高,長期預後的 不佳影響國人的健康及醫療資源甚鉅。因此,如何預防急性腎損傷、早期偵測腎損傷的發生、 適當的介入治療與處置是亟需重視與待解決的問題- 台北榮總腎臟科 唐德成 主任