【記者陳世旺報導】國內十大死因，心臟疾病是第二位，急性心肌梗塞更是致命殺手。救治黃金期為90分鐘，中國醫藥大學附設醫院109年6月導入AI人工智慧判讀系統，從病人入院到氣球擴張術完成，平均只需51分鐘，比原先61分鐘更提早10分鐘，甚至有32分鐘完成救治，再創醫療奇蹟，也大幅減低誤判機率，也縮短急診壅塞情形下被影響的D2B時間。
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及時搶救、打通血管避免心肌壞死
中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任許凱程指出，心肌梗塞典型胸部劇烈絞痛、呼吸窘迫、冒冷汗，醫師都會做心電圖，至於非典型心肌梗塞有腹痛、嘔吐、冒冷汗，常被診斷為腸胃病而延誤病情。
急診室和加護病房是醫院裡「急重症」的關鍵場域，是醫護人員與死神搶時間救治瀕危病患的地方。全臺每年急診就醫件數從2006年568萬件增加到2020年655萬件，突顯急診壅塞問題越來越嚴重。心肌梗塞猝死率高，主要死因與急診壅塞導致未能及時搶救、打通血管並阻止心肌壞死有關。
AI輔助判讀解決非典型病徵、急診壅塞
面對急診醫療壅塞及非典型病徵之情形，中國附醫人工智慧醫學診斷中心(AI中心) 許凱程主任與心臟科醫師團隊聯手打造「人工智慧輔助急診心肌梗塞臨床決策支持系統」。
利用AI演算法之分析心電圖訊號變化，搭配手機即時傳送訊息機制，輔以急診ASAP score判斷不典型症狀患者的危險等級。當病人出現胸痛症狀或ASAP score分數達3分以上時，此系統可即時傳送急性心肌梗塞通知及AI判讀後之心電圖給急診醫師與心臟專科醫師，大幅縮減D2B 時間(病人進入醫院至施行氣球擴張術的黃金時間)，即時掌握病人，給予最及時有效的治療，同時簡訊通知家屬到院陪伴病患。
中國附醫內科部心臟血管科陳科維醫師說，運用上述完整機制，患者陳女士雖因腹痛入院，但ASAP分數在超過了3的情形下，急診室便立即做了心電圖，而透過AI心電圖報告的輔助及即時訊息之傳送，使內科部心臟血管系陳科維醫師能在最短的時間接收到警示簡訊，當下為飽受腹痛所苦的患者陳女士做出最正確的醫療診斷，38分鐘完成氣球擴張術並裝2之支架，因為及時救治，心臟細胞幾乎無受損。
原來患者陳女士罹患的是左主冠狀動脈疾病，安排住院及手術治療。在經過了為期一週的住院治療後，患者陳女士恢復良好，懷著愉悅的心情離開了醫院，正常生活。
非典型症狀常被誤診延誤就醫
64歲陳女士因腹痛不止，被緊急送入急診，在沒有建置完整的ASAP score機制(心肌梗塞不典型症狀高危評分系統) 及心電圖AI (人工智慧) 輔助判讀之前，這類非典型病徵之心肌梗塞病人，因無典型之胸痛症狀導致未做心電圖而延誤救治。
中國附醫內科部心臟血管系張坤正副院長進一步解釋：除了典型症狀胸口悶痛外，也有部分的病人是屬於高危險，但以不典型症狀表現，如下巴脖子痛、上腹部緊痛或是左手臂內側疼痛等，這時很容易被誤診為其他科別的問題，而延誤治療時機。