急性腎損傷(AKI)模型指標-急性腎損傷發生率
本院加護病房AKI的發生率37.8%左右，我們建置人工智慧即時推論的風險儀表板，也致力提升臨床醫護人員對於儀表板的使用習慣，發揮AKI模型預測的最大臨床效益。
急性呼吸窘迫症(ARDS)模型指標
(1)急性呼吸窘迫症(ARDS)發生率
導入智慧重症診療輔助決策臨床作業即時推論回饋系統自動判斷使用呼吸器病患在48小時是否發生ARDS。統計2023年6月~2024年5月資料，整體AI推論ARDS發生率為28.9%。透過提早預警提醒臨床團隊，採取適當的處置。
(2)潮氣容積Tidal Volume (cc/kg)
急性呼吸窘迫症(ARDS)的潮氣量設定治療指引建議6~8cc/kg，我們先前透過資深主治醫師的每日晨會討論，目前導入AI 輔助ARDS人工智慧自動分類器，納入全醫院使用呼吸器的重症病人，監測系統即早發出警示並採取適當治療介入處置，控制潮氣容積設定在7.5 cc/kg。
(3)肺平原壓(Plateau Pressure)
目前導入AI 輔助ARDS 人工智慧自動分類器，納入全醫院使用呼吸器的病人，監測系統即早發出警示並採取適當介入處置，肺平原壓平均為24.7cmH2O，優於國際標準值30 cmH2O。
(4)肌肉鬆弛劑(muscle relaxant)使用
整體個案使用肌肉鬆弛劑平均為4天，整體使用率為21.0%。
(5)呼吸器使用天數
統計2023年6月~2024年5月資料，AI-ARDS模型推論陽性個案整體使用呼吸器平均天數為8.67±0.87天；AI-ARDS模型推論陰性個案整體使用呼吸器平均天數3.23±0.33天。
(6)AI-ARDS死亡率
統計2023年6月~2024年5月資料AI-ARDS模型推論陽性個案整體死亡率為32.4%。急性呼吸窘迫症候群的死亡原因複雜，除原疾病嚴重度外、共病、呼吸器設定與相關處置，藉由對於急性呼吸窘迫症候群的監視，急需發展整合式的照護，以改善整體治療預後。