▌軟體介紹影片
▌軟體敘述
本軟體為一款人工智慧預測病人於透析期間發生低血壓風險的輔助判斷產品。藉由收集血液透析病人的生理數據、透析儀器參數進行預測。應用場域為血液透析室。
▌軟體用途
軟體適用於血液透析室進行血液透析的病人。
低血壓風險預測機率小於50%傾向不會發生，大於等於50%傾向會發生，數值愈大，風險愈大。
▌可解釋性分析
▌九大透明性原則
| 運用細節與輸出結果 Details and output of the intervention |
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| 採用機器學習演算法，開發了一個透析中低血壓風險預測模型，輔助透析護理團隊能夠更快速且更高效地管理透析中低血壓。 低血壓風險預測機率小於50%傾向部會發生，大於等於50%傾向會發生，數值越大，風險越大。 |
| 運用目的 Purpose of the intervention |
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| 目的:持續監測接受血液透析患者的狀況，即時顯示每位患者發生透析中低血壓的概率，輔助團隊能更快速有效的提早處理。 |
| 範圍外使用警示 Cautioned Out-of-Scope Use of the intervention |
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| 適用範圍於奇美醫療體系三院區的血液透析室。 本AI軟體與醫院的HIS整合，於血液透析室接受血液透析病人才能預測，不會有誤用情形。 |
| 開發細節及輸入特徵因子 Intervention development details and input features |
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| 我們成立專案團隊，包含臨床醫師、護理師、數據分析師和資訊工程師，並定期舉行會議討論，研究數據回顧性收集，自2020年9月1日至2020年12月31日，年齡≥20歲之患者。共使用30個features: age 、sex、前次透析藥水鈣濃度、前次CT ratio、pre-dialysis weight、SBP、DBP、PR、前次洗腎後體重、前次UF volume、前次Albumin本次Albumin、體溫、UF rate、conductivity、veinpressore、Blood flow、VB ratio、Hb Albumin、Na、Ca、BUN、K、PM、CAD、CHF、Stroke、Liver、PAD。 |
| 確保開發公平性 Process used to ensure fairness in development of the intervention |
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| 回朔性資料蒐集奇美醫院永康院區的電子病歷資料，自2020年9月1日至2020年12月31日，年齡≥20的洗腎病人，無篩選病人，對於臨床資料和透析紀錄不完整者排除。 |
| 外部驗證 External validation process |
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無。僅奇美使用。 |
| 模型品質的衡量指標 Quantitative measures of performance |
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| AUC 0.94、Accuracy 0.86、Sensitivity 0.86、Specificity 0.86。 |
| 實施和使用的持續維護 Ongoing maintenance of intervention implementation and use |
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| 採用網路化醫院資訊系統，軟體自動派送，將此預測系統連上院內每部電腦。上線後，每年進行一次系統評估更新。 |
| 更新和驗證或公平性 Update and continued validation or fairness assessment schedule |
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| 每年進行系統評估，透過三院區資料收集驗證。當AI模型品質的AUC低於0.8時，須暫停使用並改進；低血壓發生率>10%亦須暫停使用與改進。 |
