AI及早偵測48小時內高危轉差病人
病情可在一瞬間惡化，若能預先掌握病情變化，便能及早介入治療。醫院管理局（醫管局）研發人工智能患者風險預警系統（系統），運用人工智能（AI）分析三大類數據，包括維生指數、化驗結果及病歷紀錄等超過20項數據，以預測住院病人未來48小時內的病情惡化風險。當系統偵測到高風險轉差個案後，會透過醫管局手機即時通訊軟件HA Chat及病房儀表板向醫護發出提示。
曾揭哮喘病人情況異常及早介入
博愛醫院率先於全院推行該系統。新界西醫院聯網資訊科技統籌雷俊達醫生分享，一名哮喘病人初時情況穩定，惟系統偵測到其呼吸率由每分鐘12至14次上升至20多次，心跳亦上升至接近每分鐘120次。雖然病人尚未出現缺氧，但在綜合其他臨床數據後，系統判定情況異常並發出高風險提示。護士穩定病人後通知當值醫生，醫生評估後處方氣管舒張劑，迅速控制病情，減少病人轉差至需要插喉的風險。雷醫生形容，這系統如一套臨床「安全防線」，能在病情出現微細變化時發出預警，而非等到病人昏迷或血壓驟降等明顯情況才介入。
為配合系統應用，博愛醫院資訊科技部聯同質素及安全部，制定名為 Smart-CARES Bundle的標準化臨床應對框架，向醫護提供清晰的跟進指引及通報機制。資深護師劉敏聰表示，前線同事在HA Chat及病房儀表板接收高風險提示後，需確認訊息，並即時評估病人情況，量度其維生指數，依循標準化框架作檢查及護理流程。例如若發現病人氣道阻塞，會即時進行抽痰及給氧，並將情況通報醫生。Smart-CARES Bundle亦為實習及年資較淺的醫生提供標準化的檢查及治理框架。
醫管局總行政經理（醫療信息）陳嘉賢醫生指出，系統以 AI 模型分析血壓、血液含氧量、脈搏、病史等超過20項數據，並自動計算最新風險水平，計算過程全自動，較醫院傳統使用「改良早期預警評分」（MEWS）的準確率大幅提升。她表示，AI模型準繩度高達92%，錯誤提示率僅約1%。
系統除可識別高風險轉差病人外，亦會顯示潛在惡化的原因，協助醫護作出更精準的臨床判斷。她表示，未來將進一步將系統推展至更多公立醫院，持續提升醫療服務質素。
