結合麻醉電子病歷資訊系統與類神經網路,發展外科手術併發症預警系統

研究計畫: A - 政府部門b - 科技部

說明

病人在接受外科手術後可能發生各種併發症,不僅影響身體的復原,延後病人出院的時機,若是嚴重的併發症還可能進一步危害健康,造成死亡。 影響術後併發症發生的相關原因很多,例如:術前病人原本的健康狀況,以及術中的生理變化等等,都可能影響術後併發症的發生。所謂手術前原本的健康狀況,包含病人的系統性疾病史(例如:糖尿病,高血壓),以及手術前的檢查結果(例如:血中電解質,肝功能檢查);而術中的生理變化,包含麻醉藥物的作用或是外科手術的刺激,對生理狀態所產生的影響(例如:術中血壓異常,心律不整,出血及輸血)。 雖然已有不同術後併發症發生率的研究報告,以及部份併發症的危險因子被提出,然而每位病人的狀況不同,可能發生術後併發症的種類與機率也不盡相同,臨床上並沒有明確的方法,針對個別病人來評估其發生術後併發症的可能性。 近年來,類神經網路模型已被廣泛應用於多種領域,於2003年Das團隊發表於Lancet的論文,利用類神經網路模型,預測下消化道出血病人的預後。我們於2008年的研究,建構類神經網路預測模型,預估病人接受全身麻醉發生低血壓的危險性,論文已發表於2011年的Medical Decision Making期刊。 本計畫的研究目的,在利用麻醉電子病歷資訊系統,先收集病人術前健康狀況等基本資料,接著再收集手術過程所有生理參數變化的資料,並於手術後追踪術後併發症的發生。利用收集完成的資料發展類神經網路預測模型,來預估病人發生術後併發症的危險性。藉由此模型,醫護人員可事先提高警覺,同時也可能採行措施來避免併發症的發生,對於病人手術後的醫療照護,可提供相當大的助益。
狀態已完成
有效的開始/結束日期8/1/127/31/13