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(2/2)

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。