( 芝加哥時報 / 快訊 ）西北大學（Northwestern University）與恩迪沃健康（Endeavor Health）的研究人員宣布一項重大突破，他們共同開發出一款人工智慧演算法，能透過分析多方數據，協助醫生快速且準確地診斷出致死率高的急性呼吸窘迫症候群（ARDS）。這項新技術有望為醫生提供「超能力」，協助他們更快、更精準地辨識病症，並及時給予患者所需的救命治療。

這項研究成果已發表於《自然通訊》（Nature Communications）期刊。該電腦程式由西北大學的工程科學與應用數學系開發，其效力已證實能有效辨識出急性呼吸窘迫症候群。恩迪沃健康肺科醫師暨該醫療體系重症醫學共同主任庫爾蒂斯·魏斯（Curtis Weiss）博士，是這篇論文的共同作者，同時也是資助這項研究專案的首席研究員。他與專精於數據科學及智慧醫療工具的工程學研究人員路易斯·努內斯·阿馬拉爾（Luís Nunes Amaral）及費利克斯·莫拉萊斯（Félix Morales）共同合作。

急性呼吸窘迫症候群因其難以診斷而聞名，醫生需要綜合分析來自實驗室檢測、胸部X光、其他醫師的診斷筆記以及心臟檢查等多重數據，才能找出這種可能被忽略的病症。這種疾病通常在肺部受傷或感染（例如新冠肺炎）後發生，導致肺泡內積聚液體，造成血液中氧氣含量嚴重不足，其致死率超過百分之四十。魏斯博士指出，在繁忙的加護病房工作中，醫生很難梳理所有數據來做出診斷。莫拉萊斯表示，若急性呼吸窘迫症候群未能及時發現，患者將無法迅速獲得所需的救命治療。因此，這款自動化工具可以及早發現更多病例，幫助醫生更早提供正確的治療。

為了開發這套系統，研究人員利用加護病房醫生使用的臨床準則，訓練演算法回溯病患病歷，自動識別出那些在使用呼吸器期間患有急性呼吸窘迫症候群的患者。恩迪沃健康與西北大學的研究人員在該體系之外的一家醫院，利用其醫療數據對此程式進行測試。結果顯示，該演算法正確診斷出百分之九十三點五的急性呼吸窘迫症候群病例，而誤報率約為百分之十七。研究人員認為，與估計的醫生在加護病房中診斷出該病症的頻率相比，這已經是顯著的進步。阿馬拉爾表示，此次在急性呼吸窘迫症候群診斷上的成功，展示了人工智慧診斷工具在廣泛疾病應用上的潛力。恩迪沃健康目前將在加護病房中試點運行這套演算法。