透析中低血壓預警模型與監控系統

透析中低血壓的安全問題發生率高達25 %～50 %，一般慢性低血壓往往沒有症狀且不會不舒服因而不需要特別治療，而急性血壓降低（例如洗腎中的降壓），卻往往伴隨症狀出現但血壓不見得低於90/60mmHg，只要血壓變動過大或過快就會產生低血壓的症狀，是最常見之併發症。
透析中低⾎壓監控系統結合了⼈⼯智慧預測演算法、醫療級穿戴裝置以及前端監控系統，透過深度學習 (Deep Learning)來進⾏三個種類的類神經網絡&boosted tree 混合模型預測病⼈具有低⾎壓⾵險時，跳出警⽰視窗及警⽰聲提⽰讓護理⼈員能調控洗腎參數，解決可能發⽣的低⾎壓問題。
本解決方法案包含兩個產品：類神經網絡與機器學習混合預測模型及結合穿 戴裝置之智慧透析之前端監控系統；等針對不同醫院資料群，建立血液透析血壓突降之預測模型，進行多個特徵值分類，已達 Recall : 0.91-0.95 及 Specificity : 0.84-0.88 ，並以臨床使用者經驗宗旨，開發客製化使用介面，並建立一套標準化醫療的臨床使用流程，適時符合醫院需求結合連續生理偵測 穿戴裝置，來增加其準確度及多樣化功能。

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