從BI到AI預測－流感與「死」的距離

從BI到AI預測－流感與「死」的距離

奇美醫療財團法人奇美醫院

流行性感冒為高齡者常見且病情變化較為複雜快速的季節性疾病，嚴重者須住院治療，更可能引發敗血症甚至死亡，因此提早預測病情顯得十分重要。奇美醫院以2018 年發表的BI 論文「高齡流感死亡預測評分法」為基礎，採十種可能的預測因子/特徵，運用監督式機器學習之「隨機森林」演算法，分析奇美體系2009 至2018 年病歷資料，建立流感五種AI 預測模式，以Web Service整合於急診的醫院資訊系統(Hospital Information System, HIS)中。此系統可在急診醫師看診時，即時且自動預測高齡病人病情預後，供醫師決策輔助及病人及家屬重要參考。